基于改进的U-Net眼底视网膜血管分割

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》

梁礼明 盛校棋 郭凯 邓广宏

摘要： 针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高，现有的算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题，提出一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型。首先，通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理；其次利用局部自适应Gamma提升图像亮度信息并降低伪影的干扰；再次，由多尺度形态学滤波局部增强微血管特征信息；最后，利用U型密集连接模块进行分割。该算法在DRIVE数据集上实验，其平均准确率、灵敏度和特异性分别高达96.74%、81.50%和98.20%。

通过

 点击量 2300  下载量 1256  评论 0