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基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割

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摘要

视网膜血管分割在计算机辅助糖尿病、心血管疾病的诊断和筛查有重要的意义。本文提出了一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征构建3维眼底图像像素特征,同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选得到超像素候选块。把超像素候选块当样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值当特征向量,在特征空间中进行仿射传播聚类得血管类和背景类的两个聚类中心。根据血管类和背景类的两个聚类中心,采用最近邻方法对眼底像素进行分类,实现对视网膜血管的分割。实验表明,在 DRIVE和 STARE 眼底图像数据库上其准确率分别为94.63%和94.30%,相较于k-means和FCM和其他聚类方法,本方法对血管的识别度高,所分割的视网膜血管有较好的连续性和完整性。 关键词:视网膜血管分割;超像素;仿射传播聚类;一致性;候选块

补充资料

DOI:10。3788/aos202040。0210002

作者单位:

    华南师范大学物理与电信工程学院
    华南师范大学物理与电信工程学院
    华南师范大学物理与电信工程学院
    广州 华南师范大学物理与电信工程学院
    华南师范大学物理与电信工程学院
    华南师范大学物理与电信工程学院

引用该论文

许言兵,周阳,李灿标,郑楚君,张润谷,王文斌。 基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割[J]。光学学报,2020,40(02):0210002。

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