超像素仿射传播聚类在视网膜血管分割中的应用
165 浏览量
更新于2024-08-28
收藏 12.74MB PDF 举报
"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。
2021-01-12 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2023-08-19 上传
weixin_38655309
- 粉丝: 5
- 资源: 904
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手