基于数学形态学的视网膜血管提取算法

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目的影像中血管的分割与特征提取,对疾病的早期诊断具有重要意义。针对很多视网膜血管提取算法分割精度不高的问题,提出了运用数学形态学中的高帽变换的方法对其进行检测。方法首先,选取结构元素为"圆盘形"的形态学对图像进行高帽变换,经过高帽变换后的图像平滑了图像的背景,同时增强了血管在图像中的对比度。其次,对变换后的图像利用Otsu’s自动分割法对图像进行阈值分割得到血管的二值图像。再次,根据血管在图像中的结构信息和几何信息,利用基于连通域度量的方法,设置连通域的"面积"和"长宽比"两个阈值,去除虚假目标。最后,为保持血管的连续性,对图像进行一次膨胀运算,可将断裂的血管连接起来,减小了实验的误差。结果通过上述步骤实现了对血管的提取。结论结果表明,本文算法能有效提取视网膜眼底图像的血管网络,有较强的分割精度。
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