超像素仿射传播聚类在视网膜血管分割中的应用

"基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法" 本文提出了一种创新的视网膜血管分割技术，它结合了超像素分析和仿射传播聚类，旨在提高视网膜血管分割的准确性与完整性。在图像处理领域，视网膜血管的精确分割对于疾病的早期诊断，特别是糖尿病视网膜病变（DR）等眼科疾病具有重要意义。 首先，该方法对预处理的眼底图像进行特征提取。这包括利用Hessian最大本征值来检测图像的边缘信息，因为血管通常具有明显的边缘特征；应用Gabor小波来捕捉血管的纹理和方向特性，Gabor滤波器能有效处理多尺度和方向的信息；同时结合B-COSFIRE滤波器，这是一种专门用于模式识别的滤波器，它可以增强血管的特征并抑制噪声。这些特征被融合成一个三维像素特征向量，以全面反映眼底图像的血管信息。 接着，文章采用了超像素分割策略，将眼底图像划分为多个超像素块。超像素是比像素更大的基本单位，它们具有更均匀的内部属性和清晰的边界。通过一致性准则，对这些超像素块进行筛选，保留那些最能代表血管或背景的候选块。这种方法有助于减少计算复杂性，同时保持分割的精度。 随后，将超像素候选块作为聚类样本点，计算每个候选块内像素特征的统计平均值，用作特征向量。在特征空间中，使用仿射传播聚类算法，该算法考虑了特征之间的几何关系，以更好地适应图像的非线性变化。通过聚类，算法可以区分出血管类和背景类，得到两个聚类中心。 最后，采用最近邻分类方法，依据聚类中心对眼底图像的每一个像素进行分类。最近邻方法是基于局部邻域信息的分类策略，它能有效地利用周围像素的特征来决定当前像素的类别，从而实现血管和背景的精确分割。 实验结果显示，该方法在DRIVE和STARE两个常用的眼底图像数据库上，平均准确率分别达到了94.63%和94.30%，优于传统的K-means、模糊C均值（FCM）等聚类方法。这表明，基于超像素仿射传播聚类的方法能够提供更高的血管识别度，分割出的视网膜血管具有更好的连续性和完整性，对于临床诊断和研究具有很高的实用价值。 这种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割技术，通过有效的特征提取、超像素处理和高级聚类方法，实现了对视网膜血管的精确分割，提高了分割的准确性和连续性，为眼科疾病的自动化检测和分析提供了有力工具。