基于多尺度2D Gab or小波的视网膜血管自动分割
眼底视网膜血管分割对临床视网膜疾病诊断具有重要意义。由于视网膜血管结构微小,血管轮廓边界模糊,加上图像采集时噪声的影响,视网膜血管分割非常困难。本文提出一种视网膜血管自动分割新方法。首先,应用对比度受限的自适应直方图均衡法增强视网膜图像；然后,采用不同尺度的2D Gabor 小波对视网膜图像进行变换,并分别应用形态学重构(Morphological reconstruction, MR)和区域生长法(Region growing, RG)对变换后的图像进行分割；最后,对以上两种方法分割的视网膜血管和背景像素点重新标记识别,得到视网膜血管最终分割结果。通过对DRIVE和STARE数据库视网膜图像的分割实验,证明了该算法的有效性。
视网膜血管分割、2D Gabor小波、形态学重构、区域生长
国家自然科学基金61172184,61379107,61174210,61402539;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-13-0603;高等学校博士学科点专项科研基金20130162110016;湖南省科技基本建设基金20131199资助Supported by National Natural Science Foundation of China61172184,61379107,61174210,61402539;Program for New Century Excellent Talents in University of Education Ministry in ChinaNCET-13-0603;Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education20130162110016;Program for Hunan Province Science and Technology Basic Con-struction20131199
2015-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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