基于可控图像分割的快速视网膜血管提取算法

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针对多数视网膜血管提取算法实时性不强和分割精度不高的问题,提出了一种基于可控图像分割的快速视网膜血管提取算法。首先,对视网膜G分量图像的灰度进行反转和自适应直方图均衡化,应用结构元素为"菱形"和"圆盘形"的形态学"开"运算平滑图像背景和增强血管对比度,消除视盘后阈值分割并二值化得到不含视盘的分割图像。其次,根据在灰度图像中检测到的视盘构建掩膜,再次对视网膜绿色分量图像自适应直方图均衡化后进行阈值分割,并和掩膜进行逻辑"与"运算得到含有掩膜的分割图像。最后,将不含视盘的分割图像与含有掩膜的分割图像进行逻辑"与"运算,并融合边界信息获得最终的视网膜血管结构。实验结果表明,本文算法能有效提取视网膜眼底图像的血管网络,有较强的实时性和较高的分割精度。
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