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[IEEE 2018年第41届电信与信号处理国际会议(TSP) - 希腊雅典 (2018年7月4日-2018年7月6日)] 2018年第41届电信与信号处理国际会议(TSP) - 基于Gabor滤波器的视盘定位改进方法
摘要： 该论文提出了一种用于视网膜图像中视盘（OD）检测与定位的监督学习技术。所提出的处理方法基于离散傅里叶变换（DFT）和伽柏滤波器（GFs）。图像块处理与分类算法包含两个阶段：定义视盘类别的学习阶段，以及进行图像块处理与分类的测试阶段。通过两个特征来判断图像块是否包含视盘：即计算图像块DFT与伽柏滤波器组卷积结果的幅值和相位值。研究使用MESSIDOR数据库中超过100幅图像进行测试，并与其他类似工作进行了对比。对于各类视盘，所提算法在视盘定位准确性方面均取得了更优结果。
关键词： 加博尔滤波器、特征提取、离散傅里叶变换、图像块分解、视盘定位
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于线算子和水平集的视网膜图像中视盘自动定位与分割
摘要： 背景：现有方法可能因视网膜图像中视盘（OD）边界模糊、图像对比度不一致及边缘特征具有欺骗性而无法准确定位和分割视盘。 目的：精准定位视盘并检测其边界。 方法：该检测过程采用多阶段策略。首先基于高强度特征和血管汇聚特性识别视盘候选区域；其次设计用于圆形亮度特征检测的线算子滤波器，在候选区域中精确定位视盘；随后通过迭代阈值处理和基于检测位置的椭圆拟合获取初始轮廓；最后结合基于区域的变分水平集主动轮廓模型与椭圆拟合来估算视盘边界。 结果：该方法在视盘识别上达到98.67%的准确率，检测视盘边界时最近点平均距离为2像素。 结论：结果表明该方法能有效实现视盘的快速、自动且精准定位与边界检测。本研究极大促进了视盘更有效的评估，并推动早期眼病自动筛查系统的发展。
关键词： 视盘分割、水平集方法、视网膜图像、视盘定位
更新于2025-09-23 15:22:29
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 视网膜图像杯盘比的自动测量
摘要： 青光眼是一种会导致不可逆视力丧失的慢性眼病，而视杯与视盘比率（CDR）是诊断青光眼的重要临床指标，这意味着精确的视盘（OD）和视杯（OC）分割成为一项关键任务。本文提出一种自动CDR测量方法，包含三个阶段：视盘定位与感兴趣区域提取、视盘与视杯同步分割以及CDR计算。第一阶段通过结合形态学运算与滑动窗口来定位视盘并提取感兴趣区域；第二阶段采用改进的深度神经网络U-Net+CP+FL（该网络由U型卷积架构、新型连接路径及多标签融合损失函数构成）同步分割视盘与视杯；基于分割结果，最终阶段可计算CDR值。公共数据库视网膜图像的实验结果表明，该方法性能与眼科专家相当，且优于其他现有方法。因此，本方法可作为青光眼自动化分析的适用工具。
关键词： 视盘与视杯分割、青光眼诊断、深度神经网络、视盘定位、杯盘比（CDR）
更新于2025-09-23 15:21:01