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为了解决视网膜血管中细小血管难以分割的问题,本文提出一种基于Frangi的血管增强和UNet网络的血管分割方法。首先,通过Frangi滤波器获取多尺度下血管的最大响应值;其次,引入增强参数调整血管与背景像素之间的对比度;最后,在UNet网络中采用密集型的跳跃连接方式将血管特征进行融合,增强血管特征的提取。实验结果表明,在DRIVE和STARE据集上,本文方法在能够较好的分割出细小血管,在分割性能上与所提其他方法有着显著提高。