自适应阈值的视网膜图像分割算法与VC++实现

该毕业设计论文主要探讨了基于自适应阈值的视网膜图像分割算法及其在程序设计中的应用。论文以计算机科学与信息技术领域为背景，针对视网膜图像处理这一关键问题展开深入研究。首先，作者对现有的视网膜图像分割方法进行了概述，包括并行边界分割、串行边界分割、并行区域分割和串行区域分割等，强调了自适应阈值方法在这些技术中的潜在优势。 在研究部分，论文的重点放在了并行区域分割方法上，特别是如何利用自适应阈值来提高视网膜图像的分割效果。作者详细介绍了自适应阈值选择的原理，即根据图像的局部特性动态调整阈值，以便更精确地分离前景和背景。这涉及到阈值计算的数学模型，如Otsu's方法或者自适应Gaussian模型等。 接着，论文的核心部分是编程实现，作者使用VC++6.0环境开发了一个实际的程序，将自适应阈值算法应用于视网膜图像的分割处理。这不仅展示了理论知识的实践应用，也验证了算法在实际场景中的有效性。通过实验数据和结果，论文证明了这种方法在处理复杂且具有变化的视网膜图像时，能够提供更加准确和稳定的分割结果。 论文的关键词“视网膜图像”、“自适应阈值”和“图像分割”明确了研究的焦点，突出了其在医学诊断（如糖尿病视网膜病变检测）和生物识别（如虹膜识别）领域的潜在价值。同时，它也反映了作者对图像处理技术的深入理解和对编程技巧的娴熟运用。 这篇毕业设计论文不仅提供了理论上的分析，还提供了实用的编程实现，对于提升视网膜图像处理技术的效率和准确性具有一定的参考价值，对于计算机视觉、图像处理和医疗信息学等领域的专业人士具有较高的学术价值。