• www.4625.com
        Shandong detection waveletdecti andtodo
        发布时间:2019-09-08   来源:未知   阅读数:

        Shandong detection waveletdecti andtodo

          请盲目恪守互联网相关的政策律例,严禁发布、、的言论。用户名:验证码:匿名?颁发评论

          1.本坐不应用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而间接下载发生的问题本坐不予受理。

          JournalofClinicalRehabilitative VoL Tissue ResearchSeptember24,201014No.39 Engineering 基于改良小波边缘检测算法的视网膜血管宽度丈量★ 崔栋1,刘敏敏2,张光玉1 ■———■—●■—_II●—■—●●■■—■—■●■——■—————■■———●●■■—■■——————■■—■■—●■——■●■■■■■●—■—■——■■■—■———●—■■—●—●—●■———■—————————●—————■●■■———■——●●——一 waveletdetection measurementofretinalvascularwidth Improvededge algorithm-based Cui Don91,LiuMin-min2,ZhangGuang-yu’ Abstract BACKGROUND:Fundusfluorescein canretiectthestructureofretinaIblood 。Departmentof angiography vessels,hemodynamicchanges, Taishan Rediologyt disease andrelated andthestructureof hasbeen usedin managementphysiologicalchanges pathologicalchanges,andwidely MedicaI University, inthedifferential theretina.choroidand nervedisease Optic diagnosis. raJan27’016. ofthecharacteristicsofretinaIvesselsand and ofwavelet OBJECTIVE:Throughtheanalysis advantagesdisadvantagesedge ProvinCe, Shandong detection waveletdetection andtodotect andmeasurewidthofretinalvessels. China;‘Department algorithm.toimproveedge algorithm edge of Ophthalmology, the functionstructuretransectwavelet.thOwaveletfilterratiowas the wavelet METHoDS:Byspline obtained.Usingimproved ChineseMedicine dotectionmethod.bloodvesselsinitiaI offundusfiuorescencewasObtained.TheoftheinitiaI of edge edge images edges margin HospitaTaianl. refinementweredetailed。andconnectedbasedonthefractaI aftertherefinement noisereduction Taian271000. algorithm technology edge.The wasusedtoeliminatethenoiseinthe arowof was Province. algorithm edgeimage.andpixelby single-vesseledgeobtsined.Usingedgeby Shandong China actual two betweentheverticaIineof diameterofbloodvesselswasobtained. points pixels.the RESULTSAND methodwelIsolvedconventionaIroutes deta¨andnoise.withbetter and CONCLUSION:This edge conUnuityIeu CuiDeng★.Master, dotection method intheretinabloodvesselwidth obtainedsimilar resuRtoactuaI Departmentof edge points.Thisapplied survey diagnosis situation.which dinicaI Radiology,Taishan mayhelpophthalmologistsdiagnosis. Medical Univarsity, Talan 271016, Cui waveletdetection measurementofretinalvascular D.Liu GY.Improvededge algorithm—based width.Zhongguo MM,Zhang ShandongProvinCe. Zuzhi GongchengyuLinchuangKangfu.2010;14(39):7340-7345.【httl:I://.cnhttp:Uen.zglckf.com】 China Yanjiu cuidon988@sina.㈣ Received:2010-04-29 摘要 ACCapted:2010-07’10 布景:眼底荧光血管制影可反映视网膜血管布局、血流动力学改变,血管病理心理变化及其相关布局的病理改变,普遍使用 于视网膜、脉络膜及视神经疾病的辨别诊断。 目标:通过度析视网膜血管的特点和小波边缘检测算法的优错误谬误,对小波边缘检测算法进行改良,并操纵该算法对视网膜血 管进行边缘检测取宽度丈量。 方式:起首由样条函数构制样条小波,由此获得小波滤波系数。按照改良的小波边缘检测方式获得眼底荧光图像的血管初始 边缘,操纵边缘细化算法对初始边缘进行细化,基于分形手艺对细化后的边缘进行毗连,由噪声去除算法消弭边缘图像中的 噪声点,获得持续的单象素点血管边缘。通过两条边缘之间垂曲线上的象素点数,获得血管的现实内径。 成果取结论:文章利用的方式较好的处理了保守方式边缘细节和噪声太多的问题,具有更好的边缘持续性和更少的过检测点。 将其使用j:视网膜血管宽度的丈量之中,诊断成果取现实环境较为接近,可认为眼科大夫的临床诊断供给较大帮帮。 环节词:小波变换:边缘检测;视网膜图像;血管宽度丈量 doi:10.3969,j.issn.1673-8225.2010.39.029 崔栋,刘敏敏,张光玉.基于改良小波边缘检测算法的视网膜血管宽度丈量【J】.中国组织工程研究取临床康复,2010, http://cn.zglckf.com】 14(39):7340-7345.【http://www.crter.org 具,近年来小波变换正在图像边缘检测中获得了 0引言 普遍的使用[3-101。眼底图像中组织密度不服均、 1泰山医擘院放射 学院,鑫安 条理较丰硕、噪声大、血管的组织密度较高。 市271016:2泰 安市西医病院眼 视网膜血管收集能够间接反映高血压等心 经尝试,做者发觉保守的小波边缘检测算法得 科,泰安市 血管疾病对血管收集形态布局的影响,是心血 到的边缘细节和噪声太多,晦气于对血管内径 271000 崔栋★,男,1981 管疾病微轮回查抄的主要部位,因而对视网膜 的丈量。因而,尝试对保守的小波边缘检测算 年生,汉族,山东 血管宽度进行丈量对于临床应器具有主要的意 法进行了改良,采用小标准多方位滤波取最大 省肥城市人, 2010年山东大学义[1-2]。因为物理和光照等缘由,每幅图像中的值的检测方式,并同边缘细化、毗连和噪声去 结业,硕士,次要 处置医学图像处 边缘凡是发生正在分歧的标准范畴内,构成分歧 除算法相连系,提出一种新的小波边缘检测算 理研究。 cuidon988@ 类型的边缘,这些消息是未知的。别的图像中 法,对视网膜血管宽度进行丈量111-22]。 sina.com 还存正在有噪声,因而,按照图像特征自顺应地 中圈分类号:R318 文献杯讽码:B 准确检测出图像的边缘常坚苦的。小波变 1材料和方式 文章编号:1673-8225 换具有优良的时频局部化特征及多标准阐发能 (2010)39-07340-06 力,正在分歧标准上具有“变焦”的功能,适合 收稿El期:2010-.04-29 设想:单一样本察看。 修回日期:2010-07.10 ,’nlnn4’咖’^^,·^、于检测突变信号,是检测突变信号强无力的工 7340 户0.Box 110004 1200,Shenyangcrl.zgtckf.com 崔拣.等.基于改良夺渡边缘捡抛算法的税髓貘赶彗宽缱瀚善 @2厉2~c尺碱叼 医学院生物医学工程研究所完成。 *‘ 。‘”.:。 ‘i ”~k“。 ‘一、i 材料:KAWAVX.3眼底数字化血管制影处置系统, 。Tab表le:W小a波’滤vele波t1嗽玎fi愁coeffidents· ,+{’; Visual 日本;MicrosoftC4-+,美国。 k 0 1 2 3 尝试方式: : 一,(k)05『6 5,6 0 视网膜血管初始边缘的获得:设『(x,力暗示眼底荧光 图像,中(x,力处的象素值,h={-a,0,a)暗示小波滤波 器。此中,a暗示滤波器系数,正在小波边缘提取中,滤 波器系数的选择很是主要,间接影响到提取边缘的精确 O,y)为核心取一个3x3区域,见图1。 性。样条小波被证明常无效的,它有很好的滑润特 性而且能提取出精确的图像边缘123】,因而选择样条小波 来构制滤波器系数。 起首构制样条小波,样条小波来历于样条函数的一 阶微分。一阶样条函数定义如下【2抛5l: 当m≥2时,m阶样条函数定义如下: 用小波滤波器h对该3x3区域进行滤波,得垂曲、水 安然平静对角线标的目的的滤波函数别离为^(X,力、易(X,y、 m阶样条函数满脚下式: 毛(X,D和丘(x,力。滤波函数定义如下: Nm(m/2+x)=Nm(m/2一x)(3)I (7) ‘(x,Y)=a,(X,Y+1)一al(x,Y一1) ,;(x,Y)=al(x+1。J,)一al(X一1,Y)(8) 式中,N_似)正在区间(0,m)上持续可微,式(3)申明 ^『m(柚正在区间(0,m)上关于点m12偶对称。基于Nm(x)的 一阶微分构制函数坝神,坝x)定义如下: x∈【,:从高0 ) 一 设Fl(x,y)暗示4个滤波函数绝对值中的最大值, m胆/2’;)1(4) 少(x)=【N一Ⅳl(m,(m/2/+2一x)x) F杈,力定义如下: 式中,怫(m/2+x)暗示Nrn(m,2+x)的一阶微分, ~_::’(m/2一x)暗示Nm(m12一x)的一阶微分。能够证明 坝神是基小波川。令旷(碲暗示6阶样条小波,由式(1)一(4) 可得 基于式(11),对眼底荧光图像逐象素滤波,F,可得 滤波图像,F,定义如下: x4/24 XE【0,1) 一F『(1,1)…Ff(1,m。 (-5x%24xs-36x2+24x-6)/24Jr∈【1,2) (5x-48x3+162x2-228x+117y12 F/= ; ... ; 妒(x);. XE[2,31(5) (12) (一5x4+72x3-378x2+852x-693)/12xE[3,4】、’ ,F『(H.1)…F『(H,眦 068x+1 (2.5x4-48xZ+342xZ-1227y12xE[4,5l (6-X)4/24 XE(5,6】 式中,H和W别离暗示眼底荧光图像高度和宽度, 式中,x是实数,妒(x)关于点萨3奇对称。令赡(.)()暗示滤波图像中F舡,力处的象素值,此中,x=l,2…, 暗示6阶样条小波函数‘旷(x)扩展或缩小了标准s, H,x=l,2…,Wo逐行和逐列检测滤波图像中的极值 心(x)定义如下:. 点,由这些极值点构成极值点图像^胛,M定义如下: 式中,s是整数,对X进行离散化取值,能够获得6 阶离散样条小波赡(x),令笋一1,可获得标准为一1的6 阶离散样条小波见表1。 式中,H和W别离暗示图像M的高度和宽度,Ml(x, 7341 崔栋.等.基f改良小波边缘检灏算法的视嘲膜血管宽度嘲i 色图像正在人眼的成像中将得到彩色感,即这部门彩色图像 y)暗示Mf中(x,y)处的象素值,当象素点(x,力是极值点 正在人眼中的成像是由杆体状细胞起感化。 时,Ml(x,力=F,仅,y),不然,Ml(x,力=O。按照人类 视觉特征从动拔取阈值T,逐行检测MIVP(x,y)处的象按照图3,还可发觉锥体状细胞和杆体状细胞曲线 的外形很是类似,申明锥体状和杆体状细胞具有比力相 素值,当Ml(x,y)耐,该点是边缘点,不然,为非边 缘点。通过这种方式获得边缘图像E,,Ef定义如下: 似的视觉特征。做者构制了灰度或绿色值平均且相邻区 域的灰度或绿色值不同离为1,2,3,4,5,6,7,8, 色马赫带图像,且正在绿色马赫带图像中红色和蓝色值均 式中,H和W别离暗示边缘图像E,的高度和宽度, 为0,正在分歧的显示前提下察看这些图像,发觉人眼能 识此外最小灰度差和绿色差根基不异,可推知对绿色敏 El(x,y)暗示El中(x,y)处的象素值,当象素点(x,y’是 感的锥体状细胞的TvI函数取杆体状细胞的TvI函数比 边缘点时E-『(x,y)=1,不然,El(x,力=0。图2是眼底荧 光图像颠末边缘检测后获得血管初始边缘。 较接近,由锥体状细胞和杆体状细胞曲线,按照数学中 的经验建模法,给出对绿色的锥体状细胞TVl函数 近似表达式,如式(15)所示。 I f--2·8 -6Io吼-4 l I-2.9 -4≤Iog,g一3 l /og (15)f L !!竺竺:竺::竺 :!:!三!竺!:!:翌 ,j 此中‘暗示绿色值为g的象素响应地反射到人眼的 光强度值,△‘暗示对绿色的锥体状细胞正在‘变化时 所能感受到的最低亮度变化值,式(15)申明对绿色 的锥体状细胞所能识此外亮度变化的阀值随分歧的背 景亮度变化,△屯—旌必然的布景亮度变化范畴内连结不 血管初始边缘提取中基于人类视觉特征的阈值选 变。 取:Fen『verda通过尝试给出了Tvl函数曲划26】,见图3。正在现实彩色图像处置中,需要处置的是图像的彩色 值,因而做者将亮度空间映照到彩色空间,设g暗示象 素的绿色值,Ag暗示人类视觉系统对彩色图像边缘刚能 识此外绿色差,定义如下: I zig=k94,g/ig (16)I ‰是取显示前提和彩色布景相关的,由式 变化范畴内连结不变。为了求得最小绿色差根基恒定的 彩色布景变化范畴,做者操纵黄金朋分方式将式(15)的 亮度变化区间映照到绿色值变化区间,起首将式(15)的 获得映照的绿色区间别离为A,、日kC,、D,’此中A,=【0, 由人类视觉方面的学问可知,锥体状细胞次要对彩色 比力,杆体状细胞次要对亮度比力。阐发锥体状 (16)两边积分得: 细胞和杆体状细胞曲线,能够发觉正在分歧的亮度范畴人眼 刚能发觉的亮度阀值对数取亮度对数之间呈现分歧的函 数关系,申明人眼对亮度的变化有较强的自顺应性。锥体 91是绿色区间的左端点绿色值,,91是当象素的绿色 状细胞正在光强高于某亮度阀值时起感化,这申明人眼正在不雅 值为91时反射到人眼的光强度,g为彩色值,取值位于 察彩色图像时,彩色值低于某值的部门因为响应地反射到 某彩色区间内,『口是当绿色为g时反射到人眼的光强度。 人眼的光强低于锥体状细胞起感化的亮度阀值,这部门彩 log 令logg=-1.5l0910I珂,g=97t 户0.Box 110004cr,,zglckf.com 1200,Shenyang 崔橡.等.基于改良水波边缘捡溺算法的视嘲骥血管宽度瀚l g=255,由式(17)求得k,=17.9161,从而获得△J扎 明建模公式(18)合理。 =0.446 1,可见当97≤g≤255 因为眼底荧光图像是灰度图像,不克不及间接操纵公式 7,再由式(16)得△g=8.003 时,人眼所能识此外最小绿色差不随彩色布景变化,类 (18)进行阈值的从动拔取。颠末频频的尝试研究,发觉 似做者可得其他彩色区间的△g的表达式,由此得,【g)取g 人类视觉系统对灰度图像边缘识此外能力取对绿色图 的关系式,如式(18)所示: 像边缘的识别能力很是接近,因而对式(18)进行了改良, 得如下公式: 12734 exp(一0.14949) 0≤g≤37 5107.5 0≤g≤37 exp(-0.10159) 37g60 △口= 120 37g60 470exp[(0.07旷7.55)exp(18 (0.00269)-o.0899]∞≤g97 60三g17 、 (21)’ 8.0031 97一g一255 舻逐个一 97≤g≤255 △g暗示人类视觉系统对彩色图像边缘所能识此外 按照公式(21)能够对眼底荧光图像边缘检测中的阈 最小绿色差,由式(18)可看出人眼刚能识此外绿色差随值进行从动拔取。 分歧的彩色布景变化,申明人类视觉系统对彩色图像边 血管初始边缘的细化:正在血管的初始边缘图像中, 缘的识别具有较强的自顺应性。 有些边缘不是单象素点边缘,晦气于血管内径的切确测 统一副图像正在分歧的显示前提下,人眼察看到的结 量,需要对边缘进行进行细化,细化算法描述如下: 果分歧,因而,△g能够看做是随分歧的显示前提变化的 按行扫描血管初始边缘图像E『的每一个象素,若是 随机变量,假设△g正在区间【0,255]上从命正态分布,则象素(f,,)是一个边缘象素,起首正在边缘图像E『中取一个 得: 以象素(,,『)为核心的3×3区域块E岛,若是该区域块中 的象素点总数大于3,正在极值点图像M『中获得一个对应 f(Ag):(1/√磊)exp[一(Ag一/J)2/2仃2】(19) 的以象素(『,,)为核心的3x3区域块C岛。如图4a所示, 6种边缘模式,图4b是这些边缘 正在一个3x3区域中定义1 此中Ⅸ△g)是△g的概率密度函数,p是Ag的均值:p=E (Ag),它确定了概率曲线的核心,口是△g的尺度差:模式的对应编码。 盯=√D(勾),它确定了△g分布的集中程度,礁小,Ag 的分布越集中正在工,附近。使用数理统计方面的学问对做 者的假设进行查验,令Iu=8,o--0.5,构制了绿色值平均 且相邻区域的绿色值不同离为6,7,8,9,10的5幅绿 色马赫带图像,通过改变显示器的分辩率、对比度、亮 度、布景亮度或正在分歧的显示器上显示等显示前提,正在 250种分歧的显示前提下察看,得出△g频数分布,见表2。 f毋’ 0 表2△g频数分布 Table distribution 2△gFrequency Greenvalue 6 7 8 9 10 Detection 0 15 215 20 0 frequency 设Ⅵ;P暗示正在极值点图像Mf的一个3x3区域中边缘 Theoretical 0.067 26,995199.47126.9950.067 frequency b vi 模式n的值,VEP的定义如下式: 2= 由如式(20)所示的统计量和表4-2可计较出x 8.4843, 此中,n=l,2,…,16暗示边缘模式的编码,、,,P,,(的 此中x2暗示统计量,仃p蔽示第,次的理论频数,vj暗示正在极值点图像^W的一个3x3区域中边缘模式n中第k 暗示第i次的不雅测频数,煽i示不雅测的总次数,查×2分布 071祁.4843 表,疋20(5)=11.50.50.O平水著显正在,此因, 下能够认为做者的假设可托,当△g=8时,由式(17)可得和M暗示区域块C岛中对应于Ⅵ‰的模式中的象素, 0,即 ,【△圳=0.7979,当△g=7或△g=9时,f(Ag)_0.108那么正在区域块EBⅣ中,那些取象素M,M和M有不异位 当△g偏离8的数值为1时,△g的分布概率降为原概率的置的象素被标识表记标帜为边缘象素,其他象素点被标为非边缘 13.54%,因而,可推知正在大大都显示前提下,人类视点。按照如许的体例,处置边缘图像日中的所有区域块 觉系统对彩色图像边缘能识此外最小绿色差为8,这说 EB#,如许就能够完成初始边缘的细化。 崔栋。等.基于改良小渡边缘检灞算法的视两嚷血管宽度灏量 血管边缘毗连和噪声点去除:正在细化后的血管边缘 为了去除这些噪声点,检测边缘图像中的每一个边缘象 图像中,有很多不持续的边缘,晦气于后续的血管内径 素点,若是以该象素点为核心的一个3x3区域中的总象素 丈量,因而,必需采用边缘毗连算法进行毗连。本项目 点数小于3,申明该区域中象素点是噪声点,而被去除。 中做者提出一种基于分形手艺的边缘毗连方式。分形技 视网膜血管宽度的从动丈量:起首获取视网膜血管 术已普遍使用于数字图像处置范畴,例如,图像朋分和 宽度丈量的比例系数,图像丈量值取现实值之间的比例 计较机图形学【¨,倒J。做者提出的分形模子叫随机函数迭 系数,即图像中每个象素点对应于现实布局的毫米数。 代系统,方式描述如下:起首定义一个仿射变换簇{叫(m, 做者丈量了101例正的眼底制影图像,获取其视盘 s)),{‘u(m,s))定义如下: 的长轴长度平均值,数值为109.67个象素。对比尺度成 mm,则图像中每个象素所代 人视盘长轴长度约为1.75 44 表的现实尺寸约为15.957IJm。然后对丈量的视网膜 缈(m,s):{nkm,:=‘r,∞coss%S=一+侧r,sinn以S=(23) 血管进行手工定位,操纵计较机法式从动正在边缘图像中 式中,口蔗示扭转角度,曰1=45。,02=90。,…,搜索3个相邻的边缘象素点,由这3个象素点决定两条曲 线,若这两条曲线夹角等于零度,则认为这3个点正在一 #7=315。,rs暗示边缘象素点(,,D和(『s,丘)之间的距离, —眦和k鹏暗示厂8扭转占m后所对应的象素点(『s,厶)的坐标,条曲线上,即找到了血管一条边缘,正在这条边缘的垂曲 标的目的上搜索血管的另一条边缘,计较这两条边缘之间垂 这里,m=7,s=7。每一个仿射变换甜(m,s)都决定一 类边缘模式,图5显示了部门边缘模式。这些仿射变换 曲线上的象素点数,再按照象素点数取现实血管比例系 被用来进行边缘毗连。 数,获得血管的现实内径。 2成果 Visual 操纵MicrosoftC++软件对小波边缘检测算 法进行编程计较【29。30]。图6是血管初始边缘图像颠末细 化、毗连和噪声点去除后所获得的最终边缘图像。 正在随机函数迭代系统模子中,基于式(24)定义的概 率来决定边缘毗连的模式类,即按照式(24)定义的概率 决定仿射变换,进行边缘毗连。 Pnl。=F/(n。s,Km。),F『f撇(s) 式中,尸‰暗示仿射变换∞(m,s)被操纵的概率。 F,(门m,‰。)暗示滤波图像F『中象素点(,’m。,}(梳)的象素 值,F『r嗽(s)是F“门m。,k。)中的最大值,定义如下: 图7是Canny算子获得的边缘检测成果。对比两图 能够看出,本项目所提出的边缘检测算法正在很多边缘处 啪舯鼢乏嚣%屯L} ∞, 都有更好的持续性,获得了更好的血管边缘图像,有益 于精确丈量血管内径。图8为视网膜血管宽度从动丈量 式(24)表白象素值大的象素点有更大的机遇被选中界面。 做为边缘点。为了毗连不持续的边缘,检测边缘图像中的 每一个边缘象素点(,,D,若是以该象素点(『,D为核心的 一个3x3区域中的总象素点数小于3,申明该象素点处的 边缘不持续,正在该区域当选择另一个象素点,将毗连这两 个象素点的曲线扭转矽m角后得象素点(,,力,按照式(24) 和(25)获得体例变换的概率,若是该概率大于~个随机 数,则象素点(『s,厶)被选做边缘点进行边缘毗连。按照这 样的体例,颠末若干次迭代,就能够完成边缘毗连。 边缘毗连后的血管边缘图像中,存正在很多噪声点, 户0.Box 110004 1200.Shenyangcn.zglc艋.com 崔拣。等.基于改良小波边缘捡漉卑法的视髓骥血管宽壹灏t 【13] 边缘检测【J】计较机工程取使用,2009 45(27):160-162. Daxue 【14]WangXS。SongK.ShenyangLigong 16-19. 王雪松,宋凯.基于多标准小波变换的边缘检测算法【J1.沈阳理工大学 学报.2008.27(4}:16,19. HZ,WuAD,WuW’et Shin 【15]Wang a1.Tianjin GongchengXueyuan Xuebao.2009;1 9(4):23—25. 王海珍,吴爱弟。武伟,等.基于图像边缘检测的小波阑值去噪方式明. 天津师范1:程学院学报.2009,19(4):23—25. J.Hebai Daxue WZ,Li Xuebao.2009: 【16]WangZX.Zhang Ligong 31f3):88—90. 王玮钊,李占贤,.基--T4、波变换的多标准图像边缘检测算法fJ】. 理1:大学学报,2009,31(3):88.90. Zhou uanXuebao 【171 .Jin¨ngKejixuey 2009;25(2):31-35 CH.. 周洪成.基r,小波变换的图像边缘检测手艺的改良【J】.金陵科技学院 学报.2009.25(2):31.35. Daxue 【18】GaoKF,YangY.FujianNonglinXuebao.2009;38(4): 444-448. 高克芳.杨怯.一种改良的基于小波变换模极大值的边缘检测方式明. 福建农林大学学报.2009,38(4):444-448. 3小结 SL,HeP,Mu Jieru Zhiliaoxue. 【19】Zhang WB.ZhongguoYingxiangyu 1:87—90. 2009;6(1 ,何鹏,穆伟斌.一种改良的医学图像边缘检测算法明.中国介 本课题采用小标准多方位滤波取最大值的检测方 入影像取医治学,2009,6(I):87·90. 佐o】 GaoGR,LiuR,YiXM.WuhanDaxue 法,取边缘细化、毗连和噪声去除的算法相连系对视网 高围荣,刘冉,羿旭明.一种改良的基于小波变换的图像边缘提取算法 fJ].武汉大学学报,2005,51(5):615·619. XieM,MaZ,Gu DianziJishu.1998;10: 膜血管图像进行边缘检测。通过大量图像阐发,成果表 f211 DR.XitongGongchengyu 67—70. 明:本文所利用的方式较好的处理了保守方式边缘细节 解梅,马争,顾德仁,一种改良的基于小波变换图像边缘检测算法fJ】. 系统工程取电了手艺。1998,10:67-70. p2]Yin Xuebao 和噪声太多的问题,具有更好的边缘持续性和更少的过 P,WangRS.Ruanjian2000;11(7):990-994. 尹平.下润生.自顺应多标准边缘检测【J】.软件学 报,2000.1 检测点。将其使用于视网膜血管宽度的丈量之中,诊断 1(7):990—994. ∞} Mallat S,Charactedzatfonof multiscale S,Zhong signals们m IEEE onPattern andMachine 成果取现实环境较为接近,可认为眼科大夫的临床诊断 edgesTransactionAnalysis Intelligence.1992;14(7):710—732. Chubanshe. 供给较大帮帮。 【24】Chen Gongye ZX。YangSZ,Feng.Beijing:Guong 2007. 程正兴,杨守制.冯晓霞.,J、波阐发的理论算法进展和使用【M】.:国 4参考文献 防1二业出书社.2007. Go Chubanshe2005 f25】Li eygn=. JP,YangWN.Be!jingiGuong 李建、P,杨刀fF小渡fI井[M】一E京:圈防J.业…版社,2005. FerwerdaJA.Elementof Visionfor f26l Eady ComputerGraphics.IEEE 111 HY.Dianzi Zhang Xuebao.1999,27(6):65-67. and ComputerGraphicsApplications.2001,21(5):22—33. 张恒义,蒋黔麟.基1:视网膜血管模子的图像朋分取血管提取【J1.电 Dawei Yu.Multifractal usedtomedical 位71 Qi,Lei spectrumtheory 子学报.1999。27(6):65-67. fromCT IEEEInternationalConfbfenceOn image testing.2008 Xu HY,YuYJ。et Yixue Zazhi. [21 L,Zhang a1.ShengwuGongchengxue Advanced IntelligentMechatronics.2008;1(1):68·73. 1999;16(1):77—80. c.c Fox.Fractalfeature and 【2蜘 Chen,J.SDaponte,M.D analysis 许雷,张恒义,虞亚军.等.一种糖尿病性眼底静脉串珠状变形程度定 classificationinmedical onMedical imaging.TransactionsImaging. 量阐发方式【J】.生物医学r程学.1999,16(I):77-80. 1989;8(2):133-142. 【3】 Z XHXibeiDaxueXuebao 97 gnaSLZhangh..2000;30(2):93· 【2硼 K,LiuRN,Li Youdian Song WM.Beijing:Renmin 张节玲,张小华.基于小波变换的边缘检测【J】.西北大学学报,2000, 宋坤,刘锐宁。李伟明.Visual C++开辟手艺大全【M1.:人平易近邮电 30(2):93—97. 出书社.2007. Li a1.Dianzi f4】 X,YanJH,et M,Zang Xuebao.2008;36(9):1741.1745. 130】Qiushi YoudianChubanshe.2006 Keji.Beijing:Renmin 李牧,臧希,门继宏,等.基f类内方差最小化及恍惚节制算法的小波 求是科技.Visual C++数字图像处置典型算法及实现【M】.:人平易近 边缘榆测手艺【J】.电子学报,2008,36(9):1741-1745. 邮电出书社,2006;6, Miao LL,LiS,SuXL,et Xuebao. 嘲 a1.ZhongqingGongxueyuan 2008;22(3):62-64. 茁亮亮.李山.苏宪龙,等.4、波阐发正在图像边缘检测中的使用【J】.沉庆 -T学院学报.2008,22(3):62-64. 来自本文课题的更多消息一 孽 Daxue 嘲 WangWC,JiYB.LiaoningShiyouHuagongXuebao.2008; 28(3):61-63. ?’和盛谚毫课题未涉强任何厂家及相关雇从或其他经湃;; 王巍慈,纪玉波.一种基于小波和恍惚逻辑的图像边缘检溯方式【J1.辽 宁石油化工大学学报,2008,28(3):61-63. :组织间接或间接的经济或好处的赞帮. 鼍 同 xin Hz.Jisu WJ,wanggn!Yiin.a..60 宰文姣,汪华章.基于般树夏小踱.y的oinI鼍Ig像2边00缘8;裣.s.(2捌8【J)?】.0计2兰算2机使用。 :,梁露钐钐雳流提出了改良的小渡变换边缘检测新算。 2008.6(28):202—206. Daxge :法,实现对数字眼底荧光血管边缘的从动检测以及血管管径、 嘲 ZhangDF,ZhangPQ.ZhongshanXuebao.2007;46(3): 3942. ?的从动丈量. ,螽 张德丰,张葡青.基于小波的图像边缘检测算法研究【J1.中山大学学报, ;. j 2007,46(3):39-42. 印 j 赞纾卑漂题矽缉劈取不j黾本文提出的边缘检测算法目; JF,Tang 嘲LiuL,Jiang XY.JisuanjiFangzhen.2007:24(2):179.182. 刘莉,蒋加伏,庸贤瑛.基j:小波和快速恍惚算法的医学图像边缘检测 }前只能用于口角图像(FFA后)的处置,而对彩色图像进行分+ 【J】.计较机仿线, .析处置对于个体病种的诊断来讲很是主要,此后还需要进行.: GX,JiangDH,Sun f10] Song XL.JisuanjiYingyongYanjiu.2007;24(3): 97-99. 一’彩色图像处置的研究。 礤 ’; 宋国乡,姜东焕,孙晓丽.,J、波标准空间中的边缘检测算法【J】.计较机 。、 使用研究。2007,24(3):97—99. o据错麓笫学鍪膨笏蔗对眼底荧光血管制影图像进行数。 aLSichuanDaxue f1】LjGHeSW,LuYR,et Ugong Xuebao.2009; ’’字化处置,能够对跟底很多纽织进行不雅测和定量丈量,从而 22(6):87—91. 李刚,何世文,卢玉蓉,等.,J、波变换模极大值多标准边缘检测算法分 ;正在一般和非常之间进行辨别,使眼底系统的研究向尺度化和i 析【J】.四川I理1二大学学报,2009,22(6):87—91. ,功能阐发化标的目的进展,加强了眼底查抄的劣势,帮帮大夫更? f12l Fei WB.WuhanDaxue PS,Wang Xuebao.2007;32(2):120.123. 费浦生.乇文波.基于小波加强的改良多标准形态梯度边缘检测算法 弦好地阐发患者病情并做出诊蜕一。、,,。。,.。~。。、盛 【J1.武汉大学学报,2007,32(2):120-123. 7345