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[1]单玲玉１,２,闵　锋*１,等.全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法[J].武汉工程大学学报,2015,37(03):62-67.[doi:10. 3969/j. issn. 1674—2869. 2015. 03. 013]
　,,et al.Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｖｉａ ｇｌｏｂａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ 　ａｎｄ ｌｏｃａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2015,37(03):62-67.[doi:10. 3969/j. issn. 1674—2869. 2015. 03. 013]
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全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
37
期数:
2015年03期
页码:
62-67
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2015-04-23

文章信息/Info

Title:
Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｖｉａ ｇｌｏｂａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ 　ａｎｄ ｌｏｃａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ
文章编号:
1674—2869（2015）03—0062—06
作者:
单玲玉１; ２; 闵　锋*１; ２; 李延达3
１．武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北 武汉４３０２０５；２．智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉４３０２０５；3.新洲一中，湖北 武汉430400
Author(s):
ＳＨＡＮ Ｌｉｎｇ－ｙｕ１; ２;  ＭＩＮ Ｆｅｎｇ１; ２;  LI Yan-da3
１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｗｕｈａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｗｕｈａｎ ４３０２０５， Ｃｈｉｎａ；２．Ｈｕｂｅｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔ（Ｗｕｈａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）， Ｗｕｈａｎ ４３０２０５， Ｃｈｉｎａ;3.Xinzhou NO.1 High school,Wuhan 430400,China
关键词:
视网膜血管; 全局阈值法; 局部阈值法; 匹配滤波
Keywords:
ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌ;  ｇｌｏｂａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ;  ｌｏｃａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ;  ｍａｔｃｈｅｄ ｆｉｌｔｅｒ
分类号:
ＴＰ３９１.４１
DOI:
10. 3969/j. issn. 1674—2869. 2015. 03. 013
文献标志码:
A
摘要:
针对视网膜血管图像使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络的问题，提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的视网膜血管分割方法.该方法采用匹配滤波方法来增强图像，然后在增强图像上分别使用全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均算法对图像进行分割以获取视网膜的主血管与细小血管部分，最后通过区域连通性的判断，将视网膜的主血管与细小血管进行结合，分割出最终的血管网络.在Ｄｒｉｖｅ公共数据库上进行实验，结果表明，该方法分割得到的血管准确率达到９３．５６％，真阳性率值达到８０．４６％，均高于Ｐｅｒｅｚ算法，并且在细小部分更为丰富，能够得到较好的血管分割结果.
Abstract:
Ａｉｍｅｄ ａｔ ｔｈｅ ｉｓｓｕｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｃａｎ not ｂｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｂｙ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｍｅｔｈｏｄ， ａ ｎｏｖｅｌ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｒｅｔｉｎａｌ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｉｍａｇｅ ｖｉａ ｇｌｏｂａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ａｎｄ ｌｏｃａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｆｉｒｓｔｌｙ， ｍａｔｃｈｅｄ ｆｉｌｔｅｒ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｒｅｔｉｎａｌ ｉｍａｇｅ． Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｖｅｓｓｅｌｓ ａｎｄ ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌｓ ｗｅｒｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｏｆ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｌｏｃａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｖｉａ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｖｅｓｓｅｌｓ ｗｉｔｈ ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌｓ． Ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｔｅｓｔｅｄ ｏｎ Ｄｒｉｖｅ ｐｕｂｌｉｃ ｄａｔａｂａｓｅ ｉｓ ９３．５６％， ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｒｕｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒａｔｅ ｒｅａｃｈｅｓ ８０．４６％， ｂｏｔｈ ｏｆ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｂｙ ｔｈｅ Ｐｅｒｅｚ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｐａｒｔ ｏｆ ｓｍａｌｌ ｖｅｓｓｅｌｓ ｉｓ ｍｏｒｅ ａｂｕｎｄａｎｔ， ｇｅｔｔｉｎｇ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ．

参考文献/References:

［１］　李敏，罗洪艳，郑小林，等．一种改进的最大类间方差图像分割法［Ｊ］．南京理工大学学报，２０１２，３６（２）：３３２－３３７．ＬＩ Ｍｉｎ， ＬＵＯ Ｈｏｎｇ－ｙａｎ， ＺＨＥＮＧ Ｘｉａｏ－ｌｉｎ， ｅｔ ａｌ． Ｉｍａｇｅ sｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ bａｓｅｄ ｏｎ iｍｐｒｏｖｅｄ oｔｓｕ aｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１２，３６（２）：３３２－３３７．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［２］　张新明，张爱丽，郑延斌,等．改进的最大熵阈值分割及其快速实现［Ｊ］．计算机科学，２０１１，３８（８）：２７９－２８３．ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎ－ｍｉｎｇ， ＺＨＡＮＧ Ａｉ?鄄ｌｉ， ＺＨＥＮＧ Ｙａｎ?鄄ｂｉｎ， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐｒｏｖｅｄ tｗｏ?鄄ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ mａｘｉｍｕｍ eｎｔｒｏｐｙ iｍａｇｅ tｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｉｔｓ fａｓｔ rｅｃｕｒｓｉｖｅ rｅａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１１，３８（８）：２７９－２８３．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［３］　姚畅，陈后金，荆涛,等．一种基于改进的ＰＣＮＮ的视网膜血管树提取方法［Ｊ］．光电子．激光，２０１１，２２（１１）：１７４５－１７５０．ＹＡＯ Ｃｈａｎｇ， ＣＨＥＮ Ｈｏｕ－ｊｉｎ， ＪＩＮＧ Ｔａｏ， ｅｔ ａｌ． Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ bｌｏｏｄ vｅｓｓｅｌ tｒｅｅ ｉｎ rｅｔｉｎａｌ iｍａｇｅ bａｓｅｄ ｏｎ iｍｐｒｏｖｅｄ ＰＣＮＮ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｌａｓｅｒ， ２０１１，２２（１１）：１７４５－１７５０．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［４］　黄琳，沈建新，罗煦．视网膜图像中的血管自适应提取［Ｊ］．中国制造业信息化，２００９，３８（１）：６４－６７．ＨＵＡＮＧ Ｌｉｎ， ＳＨＥＮ Ｊｉａｎ－ｘｉｎ， ＬＵＯ Ｘｕｎ． Ｔｈｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ eｘｔｒａｃｔｉｎｇ bｌｏｏｄ vｅｓｓｅｌｓ ｉｎ rｅｔｉｎａｌ iｍａｇｅ［Ｊ］． Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，２００９，３８（１）：６４－６７．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［５］　许立腾，徐向民．基于二维最大熵阈值分割的钙化点检测算法［Ｊ］．计算机仿真，２０１０，２７（９）：２５５－２５７．ＸＵ Ｌｉ－ｔｅｎｇ， ＸＵ Ｘｉａｎｇ－ｍｉｎ． Ａ cａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ dｅｔｅｃｔｉｏｎ mｅｔｈｏｄ bａｓｅｄ ｏｎ tｗｏ－dｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ eｎｔｒｏｐｉｃ tｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，２０１０，２７（９）：２５５－２５７．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［６］　Ｍａｒｔｉｎｅｚ－Ｐｅｒｅｚ Ｍ Ｅ， Ｈｕｇｈｅｓ Ａ Ｄ， Ｔｈｏｍ Ｓ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌｓ ｆｒｏｍ ｒｅｄ－ｆｒｅｅ ａｎｄ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ ｒｅｔｉｎａｌ ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］． Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ， ２００７， １１（１）：４７－６１．［７］　张东波，尚星宇．病变视网膜图像的血管骨架提取方法研究［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０１１，２５（９）：７４９－７５５．ＺＨＡＮＧ Ｄｏｎｇ－ｂｏ， ＳＨＡＮＧ Ｘｉｎｇ－ｙｕ． Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ bｌｏｏｄ cｅｎｔｅｒｌｉｎｅ aｄａｐｔｅｄ ｆｏｒ rｅｔｉｎａｌ fｕｎｄｕｓ iｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ pａｔｈｏｌｏｇｉｅｓ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Eｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Mｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Iｎｓｔｒｕｍｅｎｔ， ２０１１， ２５（９）： ７４９－７５５．（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）［８］　ＶＩＥＲＧＥＶＥＲ Ｍ， ＬＵＩＪＴＥＮ Ｐ． ＤＲＩＶＥ： Ｄｉｇｉｔａｌ ｒｅｔｉｎａｌ ｉｍａｇｅｓ ｆｏｒ ｖｅｓｓｅｌ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ［ＥＢ／ＯＬ］． ｈｔｔｐ：//ｗｗｗ．ｉｓｉ．ｕｕ．ｎｌ／Ｒｅｓｅａｒｃｈ／Ｄａｔａｂａｓｅ／ＤＲＩＶＥ／． ［２０１０－０９－０１］．

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：２０１５－０１－１７基金项目：湖北省自然科学基金资助项目（２０１２ＦＦＡ０９９；２０１４ＣＦＡ１３０）；武汉工程大学科学研究基金（K201401）作者简介：单玲玉（１９８９－），女，河南新乡人，硕士研究生．研究方向：图像处理．*通信联系人.
更新日期/Last Update: 2015-04-27