【摘 要】
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目的利用眼底图像中硬性渗出物（hard exudates,HE）的亮度与边缘特征,提出一种基于Canny边缘检测算法与形态学重构相结合的HE自动检测方法,以解决目前算法灵敏度低、检测结果中
【机 构】
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北京工业大学生命科学与生物工程学院,第四军医大学西京医院放疗科,首都医科大学附属北京同仁医院,北京工业大学医院眼科
【基金项目】
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北京市优秀人才项目(2011D005015000008);北京工业大学国际合作种子基金(015000514115011)资助
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目的利用眼底图像中硬性渗出物（hard exudates,HE）的亮度与边缘特征,提出一种基于Canny边缘检测算法与形态学重构相结合的HE自动检测方法,以解决目前算法灵敏度低、检测结果中视盘和血管的干扰等问题,对糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy,DR）的自动筛查具有重要意义。方法检测算法包括4个步骤。步骤一,图像预处理,主要包括RGB通道选取、基于形态学的图像对比度增强。步骤二,视网膜图像关键结构的消除,利用基于Gabor滤波的血管分割方法,消除血管边缘对HE检测的影响。将本文
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