【摘 要】
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彩色眼底图像已经广泛地应用于眼科相关疾病的辅助诊断和筛查。眼底图像中的黄斑区域检测和中心定位是眼科疾病分级、诊疗的重要步骤。提出一种有效检测与定位黄斑的方法,通
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,福建省信息处理与智能控制重点实验室（闽江学院）
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAT160398);福建省高校自然基金青年重点项目(JZ160467);福州市科技计划项目(2016-S-116)
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彩色眼底图像已经广泛地应用于眼科相关疾病的辅助诊断和筛查。眼底图像中的黄斑区域检测和中心定位是眼科疾病分级、诊疗的重要步骤。提出一种有效检测与定位黄斑的方法,通过分析黄斑的低亮度和趋于圆形的形态特征,可以不依赖视盘和血管信息,在二值化眼底图像中实现黄斑检测,确定黄斑区域。改进k均值聚类方法,引入图像的空间信息,优化聚类对象,获取黄斑的边缘信息,实现黄斑中心的有效定位。在公开的眼底图像数据库上验证方法的性能,具有较高的准确率。对正常和存在病变的眼底图像的黄斑中心有效定位,可达到96.11%和92.12%,平
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