华侨大学学报（自然科学版）
華僑大學學報（自然科學版）
화교대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUAQIAO UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2015年
4期
399-405
,共7页
凌朝东%陈虎%杨骁%张浩%黄信
凌朝東%陳虎%楊驍%張浩%黃信
릉조동%진호%양효%장호%황신
图像分割%超像素%硬性渗出%糖尿病视网膜病变%简单线性迭代聚类%基于密度的聚类算法
圖像分割%超像素%硬性滲齣%糖尿病視網膜病變%簡單線性迭代聚類%基于密度的聚類算法
도상분할%초상소%경성삼출%당뇨병시망막병변%간단선성질대취류%기우밀도적취류산법
image segmentation%superpixels%hard exudates%diabetic retinopathy%simple linear iterative clustering%density-based clustering method
为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,结合简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法和基于密度的聚类算法(DBSCAN),提出一种对眼底图像硬性渗出的检测方法.首先,采用SLIC超像素分割算法对彩色眼底图像进行过分割;然后,采用DBSCAN对上述分割得到的超像素进行聚类,形成簇;最后,分割出目标图像,并选用标准糖尿病视网膜病变数据库(DIARETDB0和DIARETDB1)的眼底图像验证上述组合算法的可行性.实验结果表明:算法能够快速、可靠地检测出眼底图像中的硬性渗出,具有可直接对彩色图像进行分割、特征提取的特点.
為自動檢測齣眼底圖像中的硬性滲齣,結閤簡單線性迭代聚類(SLIC)超像素分割算法和基于密度的聚類算法(DBSCAN),提齣一種對眼底圖像硬性滲齣的檢測方法.首先,採用SLIC超像素分割算法對綵色眼底圖像進行過分割;然後,採用DBSCAN對上述分割得到的超像素進行聚類,形成簇;最後,分割齣目標圖像,併選用標準糖尿病視網膜病變數據庫(DIARETDB0和DIARETDB1)的眼底圖像驗證上述組閤算法的可行性.實驗結果錶明:算法能夠快速、可靠地檢測齣眼底圖像中的硬性滲齣,具有可直接對綵色圖像進行分割、特徵提取的特點.
위자동검측출안저도상중적경성삼출,결합간단선성질대취류(SLIC)초상소분할산법화기우밀도적취류산법(DBSCAN),제출일충대안저도상경성삼출적검측방법.수선,채용SLIC초상소분할산법대채색안저도상진행과분할;연후,채용DBSCAN대상술분할득도적초상소진행취류,형성족;최후,분할출목표도상,병선용표준당뇨병시망막병변수거고(DIARETDB0화DIARETDB1)적안저도상험증상술조합산법적가행성.실험결과표명:산법능구쾌속、가고지검측출안저도상중적경성삼출,구유가직접대채색도상진행분할、특정제취적특점.
