【摘 要】
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为了提高彩色眼底图像中视杯的分割精度,提出了-种基于多特征融合的彩色眼底图像视杯分割方法. 首 先提取感兴趣区域的血管;然后分割视盘区域,在视盘分割的基础上根据视杯的
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津工业大学天津市光电检测技术与系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61401439）,天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目（15JCYBJC16600）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20131201110001）
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为了提高彩色眼底图像中视杯的分割精度,提出了-种基于多特征融合的彩色眼底图像视杯分割方法. 首 先提取感兴趣区域的血管;然后分割视盘区域,在视盘分割的基础上根据视杯的亮度特征采用模糊C 均值 聚类（ FCM）法提取视杯候选区域,并根据视杯的形状和位置特征对候选区域依次进行镜像映射、椭圆拟合 及椭圆校正,得到视杯的粗分割结果;最后利用杯沿的血管特征定位血管弯曲点,修正视杯粗分割结果,完 成视杯的准确分割.对 GlaucomaRepo眼底图像数据库进行测试,实验结果表明：该方法的灵敏度为87.15%, 特异性
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