[發明專利]基于自適應PCNN的眼底圖像血管自動檢測方法無效
| 申請號： | 201210458362.6 | 申請日： | 2012-11-15 |
| 公開（公告）號： | CN102999905A | 公開（公告）日： | 2013-03-27 |
| 發明（設計）人： | 吳駿;肖志濤;耿磊;張芳;王淑芹 | 申請（專利權）人： | 天津工業大學 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 300160*** | 國省代碼： | 天津;12 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 自適應 pcnn 眼底 圖像 血管 自動檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于自適應PCNN的眼底圖像血管自動檢測方法，包括下列步驟：
步驟1：獲取一幅彩色眼底圖像，提取血管和背景的對比度較高的綠色通道的眼底圖像；
步驟2：采用CLAHE對綠色通道的眼底圖像進行增強；
步驟3：對CLAHE處理結果，采用二維高斯匹配濾波進一步增強眼底血管；
步驟4：用圖像的CLAHE處理結果減去其經過CLAHE和二維高斯匹配濾波的結果，作為預處理后的眼底圖像；
步驟5：對預處理后的眼底圖像，采用簡化PCNN模型，結合最大類間方差準則進行眼底圖像自動分割，將每個像素的EOL值作為對應PCNN神經元的鏈接強度值，實現了鏈接強度的自適應設置；
步驟6：將分割結果進行反白處理；
步驟7：采用面積濾波去除噪聲。
2.根據權利要求1所述的眼底圖像血管自動檢測方法，其特征在于步驟2、3、4中采用CLAHE和二維高斯匹配濾波相結合的方法進行預處理。
3.根據權利要求1所述的眼底圖像血管自動檢測方法，其特征在于步驟5中將每個像素的EOL值作為對應PCNN神經元的鏈接強度值。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于天津工業大學，未經天津工業大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201210458362.6/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
