融合像素和濾波器特征的ELM血管分割方法
盧鴻; 盛校棋; 梁禮明 贛南師范大學數學與計算機科學學院; 江西理工大學電氣工程與自動化學院; 江西贛州341000
關鍵詞：血管分割 極限學習機 匹配濾波
摘要：數字血管分割技術在現階段眼科疾病的診斷和治療占有重要的地位,但血管拓撲結構復雜和存在病理信息等噪音的影響,使得大多數算法魯棒性較低.因此,本文提出一種融合像素和濾波器的極限學習機的血管分割算法,首先對圖像進行形態學開運算和限制對比度直方圖均衡化等預處理算法,然后利用匹配濾波、紋理特征算法、線性特征算法和B-COSFIRE濾波提取血管特征,最后由極限學習機分割血管.本文在DRIVE數據集上仿真得到的準確率和靈敏度分別為0.958 3和0.834 8.
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