基于背景估计和集成分类的眼底硬性渗出检测

张磊; 卜巍; 邬向前; 戴百生

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基于背景估计和集成分类的眼底硬性渗出检测

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摘要

眼底图像中硬性渗出的检测对于糖尿病性视网膜病变(简称"糖网")的早期诊断具有重要意义.为了实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测,本文提出了一种结合背景估计和集成分类的眼底图像硬性渗出物自动检测方法.首先,对图像进行亮度校正、去噪、对比度增强等预处理操作,然后结合形态学方法进行背景估计和图像重建并移除视盘区域,得到渗出物候选区域.最后利用集成分类方法对候选区域进行分类,提取最终的硬性渗出区域.实验结果表明,本方法能够有效准确地检测到眼底图像中的硬性渗出物,对于糖网自动诊断技术的研究具有积极意义.

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来源
《智能计算机与应用》 |2017年第5期|66-69,72|共5页
作者
张磊; 卜巍; 邬向前; 戴百生;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
眼底图像; 硬性渗出; 背景估计; 集成分类;

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