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结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法 被引量：5
1
作者 吴骏 肖志涛 +2 位作者 张芳 耿磊 王淑芹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2411-2417,共7页
结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型... 结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得PCNN能够根据像素特征自适应地调整神经元的链接强度;最后采用面积滤波、断点连接对分割结果进行后处理,得到最终的血管检测结果。对STARE眼底图像库的实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、有效性和可靠性。 展开更多
关键词 眼底图像 血管自动检测 脉冲耦合神经网络（PCNN） 最大类间方差准则 拉普拉斯能量（EOL）
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