基于多尺度匹配滤波和集成学习的眼底图像微脉瘤检测

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针对微脉瘤的灰度分布特性,提出一种新的微脉瘤检测算法。首先通过多尺度匹配滤波筛选出候选微脉瘤病变点,并作为种子点利用区域生长技术分割出病变区域;然后提取病变区域特征向量;最终采用Adaboost神经网络集成分类器检测真实的微脉瘤病变。在公开的ROC数据集测试表明,所提方法检测的平均正确率达到40.92%,优于以往的双环滤波和形态学方法。
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