通信学报
通信學報
통신학보
Journal on Communications
2015年
8期
161-170
,共10页
点特异度%自适应分类策略%多尺度阈值%多窗口去噪
點特異度%自適應分類策略%多呎度閾值%多窗口去譟
점특이도%자괄응분류책략%다척도역치%다창구거조
pixel specificity%self-adaptive classification strategy%multi-scale threshold%multi-window noise filtering
提出基于点特异度和自适应分类策略的血管分割方法(SSVD,specificity and self-adaptive vessel detection),首先给出点特异度的定义,通过设置高点特异度阈值,实现主血管的提取,然后由多主体进行自适应像素分类,将每个未确定像素作为一个Agent,在多尺度点特异度阈值范围内,根据邻域Agent状态修订自身状态,逐步完成对像素的分类,最后通过多窗口去噪对噪音进行滤除完成对图像血管结构的分割.将SSVD方法应用到DRIVE数据库眼底图像的血管分割中,实验结果表明该方法要比现有其他方法具有更高的准确度和效率.
提齣基于點特異度和自適應分類策略的血管分割方法(SSVD,specificity and self-adaptive vessel detection),首先給齣點特異度的定義,通過設置高點特異度閾值,實現主血管的提取,然後由多主體進行自適應像素分類,將每箇未確定像素作為一箇Agent,在多呎度點特異度閾值範圍內,根據鄰域Agent狀態脩訂自身狀態,逐步完成對像素的分類,最後通過多窗口去譟對譟音進行濾除完成對圖像血管結構的分割.將SSVD方法應用到DRIVE數據庫眼底圖像的血管分割中,實驗結果錶明該方法要比現有其他方法具有更高的準確度和效率.
제출기우점특이도화자괄응분류책략적혈관분할방법(SSVD,specificity and self-adaptive vessel detection),수선급출점특이도적정의,통과설치고점특이도역치,실현주혈관적제취,연후유다주체진행자괄응상소분류,장매개미학정상소작위일개Agent,재다척도점특이도역치범위내,근거린역Agent상태수정자신상태,축보완성대상소적분류,최후통과다창구거조대조음진행려제완성대도상혈관결구적분할.장SSVD방법응용도DRIVE수거고안저도상적혈관분할중,실험결과표명해방법요비현유기타방법구유경고적준학도화효솔.
