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Performance evaluation of several anisotropic diffusion filters for fundus imaging

机译：几种用于眼底成像的各向异性扩散滤镜的性能评估

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In image processing by partial differential equations, the first and simplest models to have and use are based on linear diffusion. The common difficulty of linear filters is the excessive smoothing that makes track edges difficult. Therefore, we can affirm that any improvement of these linear models must be carried out inside the diffusion operator, thus sacrificing their linearity. The work achieved in this context will make the subject of the following paper. We will see how these difficulties can be overcome by the use of the nonlinear models. This document treats the automatic preprocessing of a retinal vascular network in fundus images, using various anisotropic diffusion filters, in order to improve the interpretation of the images for the doctor's diagnosis. To evaluate the chosen methods, we have performed image enhancement parameters, mean preservation and variance reduction, and edge preservation.
机译：在通过偏微分方程进行图像处理时，要使用的第一个和最简单的模型是基于线性扩散的。线性滤波器的常见困难是过度平滑，使轨道边缘变得困难。因此，我们可以肯定，必须在扩散算子内部对这些线性模型进行任何改进，从而牺牲其线性。在此背景下完成的工作将成为以下论文的主题。我们将看到如何通过使用非线性模型来克服这些困难。该文件使用各种各向异性扩散滤镜处理眼底图像中视网膜血管网络的自动预处理，以改善对图像的解释以供医生诊断。为了评估选择的方法，我们执行了图像增强参数，均值保留和方差减少以及边缘保留。

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