基于背景估计和集成分类的眼底硬性渗出检测

摘要：

眼底图像中硬性渗出的检测对于糖尿病性视网膜病变(简称"糖网")的早期诊断具有重要意义.为了实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测,本文提出了一种结合背景估计和集成分类的眼底图像硬性渗出物自动检测方法.首先,对图像进行亮度校正、去噪、对比度增强等预处理操作,然后结合形态学方法进行背景估计和图像重建并移除视盘区域,得到渗出物候选区域.最后利用集成分类方法对候选区域进行分类,提取最终的硬性渗出区域.实验结果表明,本方法能够有效准确地检测到眼底图像中的硬性渗出物,对于糖网自动诊断技术的研究具有积极意义.

关键词：眼底图像、硬性渗出、背景估计、集成分类

所属期刊栏目：7

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472102,61672194

在线出版日期：2017-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：66-69,72