论文部分内容阅读
目的提出一种基于改进的模糊C-均值（improved fuzzy C-means,IFCM）聚类算法及支持向量机（support vector machine,SVM）的检测算法,以实现对眼底图像中硬性渗出的自动识别。方法首先利用改进的FCM算法对由江苏省中医院眼科提供的120幅彩色眼底图像进行粗分割以获取硬性渗出候选区域;其次,利用Logistic回归对候选区域提取出的特征进行选择,并利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立SVM分类器,实现眼底图像中硬性渗出的自动检测;最后利用该方法对65幅眼底图像