CAJ | 학술논문

目前大多数视网膜血管分割方法对非病变的视网膜血管图像具有很好的分割效果，但对病变图像的分割效果仍不理想．提出了利用计算机视觉中的Top～down和Bottom—up两种层次化分割框架相结合的方法来实现视网膜图像的分割，即在贝叶斯统计框架下，采用可逆跳转的马尔科夫蒙特卡洛算法搜索参数空间，求得不依赖于初始分割的近似全局最优的分割，同时利用数据驱动技术来加速马尔科夫链的动态变化．实验结果表明该方法不仅对非病变的图像而且对病变的图像都具有较好的分割精度．
목전대다수시망막혈관분할방법대비병변적시망막혈관도상구유흔호적분할효과，단대병변도상적분할효과잉불이상．제출료이용계산궤시각중적Top～down화Bottom—up량충층차화분할광가상결합적방법래실현시망막도상적분할，즉재패협사통계광가하，채용가역도전적마이과부몽특잡락산법수색삼수공간，구득불의뢰우초시분할적근사전국최우적분할，동시이용수거구동기술래가속마이과부련적동태변화．실험결과표명해방법불부대비병변적도상이차대병변적도상도구유교호적분할정도．