改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》

汪维华 张景中 吴文渊

摘要： 视网膜血管的形态和结构在眼科疾病诊断中起着非常重要的作用，同时对于心血管疾病和糖尿病的诊断也有重要作用，视网膜血管自动分割是基础。针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题，提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度，然后提出了一种修正方法，消除部分视网膜疾病引起的光照问题，最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试，实验结果表明，DRIVE数据库的分割精度为0.9382，STARE数据库的分割精度为0.9460，算法的执行时间为1.6 s。算法能够精确地分割出视网膜血管，与传统的无监督视网膜血管分割算法相比，算法的分割精度高、抗干扰能力强。

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