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摘要:本文提出了一种分类回归树(Classification and regression tree,CART)算法与改进的AdaBoost相结合的视网膜血管分割的监督学习算法.该算法对视网膜图像的绿色分量提取、反转、膨胀和增强后分别提取LBP(local binary patterns)纹理特征和局部特征,从而构建出17维特征向量.利用特征向量与专家手工标注的数据构造一个数据集,以特征为节点生成CART二叉树,将CART二叉树作为AdaBoost的弱分类器,通过加入再判决函数对AdaBoost做出一定改进,从而形成强分类器.本算法在DRIVE(digital retinal images for vessel extraction)数据库上进行了实验仿真,实验结果表明,本文所提出的改进算法对血管的分割精度高,包含了完整的血管细节,而且分割出来的血管树的连通性较好,能够反映出血管的分布走势.与传统的AdaBoost分类算法和基于SVM(support vector machine)的分类算法相比,本文所提出的改进算法的平均准确率和可靠性指标都比较高....
[硕士论文] 第五朋朋
电路与系统 兰州交通大学 2018(学位年度)
摘要:日常生活中常见的一些疾病,如高血压、肾炎、糖尿病和心血管病等会引起眼底视网膜血管病变,所以,观察血管形态的变化可以初步预估或诊断人体的某些疾病。因此,需要利用数字图像处理技术对其进行检测与分析,重点检测视网膜血管的形态是否有异常,以此来帮助医生诊断病情。使用数字图像处理技术具有处理速度快、分析客观、可比性高等优点,避免了人工分析的主观性与不确定性。因此,研究眼底图像视网膜血管的分割算法具有重要的临床意义。本文针对眼底图像视网膜血管分割方法进行了相关研究,主要工作如下:
  (1)提出基于小波变换和Retinex相结合的视网膜血管增强算法,首先对图像进行小波分解,得到低频和高频系数,对低频图像采用多尺度Retinex算法处理,对高频图像采用小波分层增强处理,然后进行小波重构,最终所得视网膜血管图像的清晰度、对比度和细节突出程度均有较大提高,取得了良好的效果;
  (2)提出改进的多尺度单通道线性跟踪分割算法,基本思想是从图像中所选取的一部分种子像素开始跟踪,在跟踪过程中对满足条件的像素点赋予较高的置信度,跟踪结束后,将所有像素点置信度矩阵量化后获得血管网络。然后用中值滤波与连通域标记相结合的方法对噪声进行处理,不仅可以去除斑点噪声,还可以将视网膜图像边缘视为连续的块状目标噪声一起去除。将形态学理论运用在分割后的处理中,从一定程度上扩展了该算法的广度与深度;
  (3)提出基于条件随机场模型的分割算法,该算法主要包含两部分:第一部分是根据局部特征对图中某节点所属的标记做初始判断;第二部分是根据相邻节点之间的联系来估计满足要求的权重参数。然后分别利用二维Gabor小波特征、Zana和Klein提出的血管增强方法来计算一元势函数和二元势函数,之后通过选取一定的样本训练分类器,将分类器的输出结果作为条件随机场模型的输入,通过调整权重参数来决定分类结果对最终结果的影响程度。利用扩展的条件随机场模型对视网膜血管图像进行分割,结果表明,血管定位的精度高,能够有效地避免血管粘连的现象,血管更加光滑,边界定位也更加准确,同时可以对微细血管达到良好的分割效果。
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