眼底图视盘轮廓提取：边缘交点聚类与主动轮廓模型

"基于边缘交点聚类法的眼底图视盘轮廓提取 (2013年)" 这篇论文探讨了在眼科图像分析领域中，如何精确提取眼底图像中视盘的轮廓，尤其针对眼底血管闭塞、噪声以及弱边界等挑战。传统的主动轮廓模型在这些条件下可能无法准确收缩到视盘轮廓边缘。作者提出了一种新的方法，即基于边缘交点聚类的轮廓提取算法。 首先，该方法从初始轮廓出发，确定一个包含视盘的矩形区域。接着，选取该矩形的主对角线、副对角线、垂直中心线和水平中心线。通过计算这些线与视盘边缘的交点，得到一系列候选交点。这些交点包含了视盘边缘的信息，但可能混杂着噪声和其他非边缘点。 然后，利用K-Means聚类算法对所有候选交点进行聚类分析。K-Means是一种常见的无监督学习方法，能将数据点自动划分到预先设定的类别中。在这个应用中，它用于识别出那些最有可能属于视盘边缘的点。通过聚类，可以有效地过滤掉噪声和非边缘点，得到更精确的边缘候选点集。 聚类完成后，将这些点作为主动轮廓模型的初始轮廓点。主动轮廓模型，又称为Snake模型，是一种能量最小化模型，它通过迭代优化寻找图像中的边缘。在这种情况下，模型会根据设定的能量函数不断调整轮廓，直到能量达到最小，即轮廓稳定在一个最能描述视盘边缘的位置。 实验结果显示，经过边缘交点聚类初始化的主动轮廓模型，在进行视盘边缘提取时，能够更精确地收缩至视盘的边缘，提高了轮廓提取的准确性。这种方法对于眼底图像分析，尤其是糖尿病视网膜病变等疾病的早期诊断和监测，具有重要意义。 关键词涉及的领域包括：主动轮廓模型，边缘交点，K-Means聚类，能量最小化，以及眼底图像处理。这篇论文属于自然科学领域，特别是计算机科学与图像处理的交叉部分，对医学图像分析和计算机辅助诊断有着实际的应用价值。 中图分类号为TP391，表示这是计算机科学技术领域的文献；文献标志码A代表这是一篇理论与应用研究的学术论文；文章编号1672-3767(2013)04-0090-06则标识了论文在期刊中的具体位置。