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基于Hessian的方向自适应Gabor小波的视网膜血管分割

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摘要

视网膜血管分割是构建眼底图像分析和计算机辅助疾病诊断系统的关键环节。本文提出了一种基于Hessian的方向自适应Gabor小波的视网膜血管分割方法:根据Hessian矩阵的本征向量获得血管走向方向作为Gabor小波变换的方向角,提取出4个尺度的方向自适应Gabor小波特征连同Hessian矩阵的大本征值构建5维的视网膜血管特征,采用支持向量机(SVM)进行眼底图像像素分类实现血管分割。该方法能准确感知血管方向,只需计算此方向下Gabor小波的滤波响应,降低了特征提取的计算量,引入了Hessian矩阵大本征值与Gabor小波特征有较好的互补性;在DRIVE数据库进行实验获得较好的分割性能,且在细小血管的提取和对分叉处、交叉处血管点的检测表现出良好的效果。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.081023

作者单位:

    华南师范大学物理与电信工程学院
    华南师范大学物理与电信工程学院
    广州 华南师范大学物理与电信工程学院

引用该论文

王文斌,李灿标,郑楚君. 基于Hessian的方向自适应Gabor小波的视网膜血管分割[J].激光与光电子学进展,2020,57(08):081023.