结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 10次 | 上传用户：huanzhonga

【摘要】

：

结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得

【作者】

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吴骏肖志涛张芳耿磊王淑芹

【机构】

：

天津工业大学电子与信息工程学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2013年10期

【关键词】

：

眼底图像血管自动检测脉冲耦合神经网络（PCNN）最大类间方差准则拉普拉斯能量（EOL） Fundus image Blood vessels auto

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61102150）和天津市科技支撑计划重点项目（12ZCZDGX02100）资助课题

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