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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(shù)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(shù)字血管分割技術在現(xiàn)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(jié)構復雜和存在病理信息等噪音的影響,使得大多數(shù)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(tài)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(shù)據(jù)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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