基于形态学的视网膜血管分割算法：MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-10-16 00:21:01 发布
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文章标签： 算法 matlab 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131606502
本文介绍了利用MATLAB实现的一种基于形态学的视网膜血管分割算法，包括预处理、血管增强、Otsu阈值分割、形态学操作和血管筛选等步骤，适用于计算机辅助诊断，具有良好的鲁棒性和准确性。

基于形态学的视网膜血管分割算法：MATLAB实现

视网膜血管分割是计算机辅助诊断中的一个重要问题，能够提取眼底图像中的血管结构，为疾病的识别和治疗提供参考。本文介绍了一种基于形态学的视网膜血管分割算法，并使用MATLAB语言实现。

算法流程如下：

  1. 预处理：将彩色眼底图像转换为灰度图像，并进行直方图均衡化处理。
img = imread('retina.jpg');  % 读入眼底图像
gray = rgb2gray(img);  % 将彩色图像转换为灰度图像
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基于图像形态学处理的视网膜血管分割算法matlab仿真【包括程序操作视频】
02-02
3.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于图像形态学处理的视网膜血管分割算法matlab仿真》 4.内容：基于图像形态学处理的视网膜血管分割算法matlab仿真。通过特定的形态学变换（如高帽变换）来增强血管在...
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基于图像形态学处理的视网膜血管分割算法matlab仿真,包含仿真操作录像,代码中文注释
07-24
3.内容：基于图像形态学处理的视网膜血管。输出分割结果，并和人工分割结果对比计算算法分割精度。 % 在图像中心添加一个白色填充的圆圈以覆盖噪声 [h,w] = size(xoutput); xoutput = im2uint16(xoutput); % 将图像...
眼底血管分割 Matlab 程序.zip
05-22
项目流程主要分为两部分：预处理、分割提取。预处理的任务是滤除噪声、增强图像对比度及增强血管边缘，以便后续处理，包括：中值滤波、CLAHE、同态滤波。分割提取的任务是处理经过预处理的眼底图像，提取分割出血管，包括：Frangi滤波、阈值处理、形态学处理。
【图像分割】基于ISODATA算法实现视网膜血管分割提取附matlab代码
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06-29 762
基于统计模式识别中非监督学习动态聚类算法ISODATA算[1],将彩色图像(RGB空间)中由像素的R、G、B分量组成的三维矢量看作待分类的模式样本,定义相似度函数作为类间合并和分裂的依据,通过设定初始参数进行迭代,考虑聚类算法应用于图像分割的一些具体问题并加以改进,最后将图像分割成互不相交的区域,取得了良好的效果. 3 仿真结果 [1]王欣. 基于视网膜血管分割的系统设计与实现[J]. 信息与电脑, 2019(11):3.[2]万建, 王继成. 基于ISODATA算法的彩色图像分割[J]. 计算机工程
基于卷积神经网络的血管图像自动分割算法研究
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2501_93420214的博客
10-16 1304
U-Net因其编码器-解码器结构和跳跃连接，在医学图像分割中表现优异。本文提出一种改进的U-Net架构，通过引入注意力机制和多尺度特征融合，显著提升分割精度与鲁棒性，为临床应用提供高效解决方案。本文提出的Attention U-Net算法通过引入通道注意力和优化损失函数，在血管图像分割任务中显著提升性能。实验表明，该方法在Dice系数和IoU指标上均优于标准U-Net，尤其在细小血管分割中优势明显。图1：左列输入图像，中列标准U-Net分割结果，右列Attention U-Net分割结果。
【图像分割】血管分割（Matlab实现）
你的Matlab小助手
05-13 575
2]裴峻鹏,汪有崧,李增辉,等.注意力机制在视网膜血管分割中的应用综述[J/OL].计算机工程与应用:1-19[2024-05-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20240412.1822.002.html.[1]吴佶蔚,宣士斌.基于残差与小波U-Net的视网膜图像分割[J/OL].计算机系统应用:1-9[2024-05-13].https://doi.org/10.15888/j.cnki.csa.009501.行百里者，半于九十。
【图像分割】基于最大主曲率实现视网膜眼底图像中的血管提取附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-26 668
为了减少视网膜血管骨架提取过程中低对比度血管的漏检和误检数量,提出了一种基于主曲率视网膜血管骨架提取方法.首先,分别提取视网膜图像中每个像素点在多尺度高斯滤波后的主曲率;其次,在每个尺度下分别提取最大主曲率方向上的局部最大值点,并通过曲率阈值筛选出高对比度血管中心像素点作为种子点;对低对比度血管进行骨架追踪和标记;最后,对多个尺度下提取的血管骨架进行融合. 3 仿真结果 [1]苑玮琦, 王安. 基于主曲率和主方向的多尺度视网膜血管骨架提取方法[J]. 仪器仪表学报, 2021.部分理论引用网络文献，若
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【图像分割】基于形态学实现视网膜血管分割附matlab代码
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目的 影像中血管的分割与特征提取,对疾病的早期诊断具有重要意义.针对很多视网膜血管提取算法分割精度不高的问题,提出了运用数学形态学中的高帽变换的方法对其进行检测.方法 首先,选取结构元素为"圆盘形"的形态学对图像进行高帽变换,经过高帽变换后的图像平滑了图像的背景,同时增强了血管在图像中的对比度.其次,对变换后的图像利用Otsu's自动分割法对图像进行阈值分割得到血管的二值图像.再次,根据血管在图像中的结构信息和几何信息,利用基于连通域度量的方法,设置连通域的"面积"和"长宽比"两个阈值,去除虚假目标.最后,
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基于形态学实现视网膜血管分割附matlab代码
06-23
标题中的“基于形态学实现视网膜血管分割附matlab代码”表明这是一个关于图像处理的项目，具体来说是使用形态学方法对视网膜图像进行血管分割。在医学成像领域，视网膜血管的自动分割是研究眼疾、如糖尿病视网膜病变...
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Even_Chen666的博客
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11-16
matlab开发-应用数学形态学在视网膜营养中的血管分割。基于数学形态学的视网膜图像血管分割
眼底血管匹配滤波MATLAB源码
03-26
匹配滤波源码，详情见http://blog.youkuaiyun.com/u013288466/article/details/66473284
血管图像分割.rar
06-13
提取手背血管静脉图样，通过matlab中的图像分析将原图重合
matlab_对视网膜图像进行血管分割
05-01
对视网膜图像进行血管分割，效果还不错(Primarily on retinal vascular image segmentation, the effect was not bad)
基于图像形态学处理的视网膜血管分割算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-03 1612
视网膜血管分割是医学图像处理领域的一个重要问题，对于诊断多种眼部疾病（如糖尿病视网膜病变、青光眼等）具有关键作用。形态学处理是一种基于形状和结构特性的图像处理技术，特别适用于分析和处理具有明确形态特征的图像，如视网膜血管图像。在视网膜血管分割中，常用的方法包括基于阈值的分割、基于边缘检测的分割、基于区域生长的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割等。这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的方法。基于形态学处理的视网膜血管分割算法是其中的一种重要方法。
MATLAB环境下基于图像处理的视网膜图像血管分割
weixin_39402231的博客
02-25 1700
预防糖尿病对每个人的健康至关重要，而糖尿病的早期症状在眼底视网膜血管会有所体现，如静脉血管扩张、轻度弯曲等。高血压作为常见疾病，在中国有多达2.45亿的患者。高血压的病情也会在眼底视网膜血管上有所体现，如交叉压迫征等反映着病情的严重程度。而青光眼等眼科疾病的诊断，更离不开视网膜血管的特征。作为人体唯一无需手术便可观察到的较深血管，眼底视网膜血管越来越受到医学研究与临床的重视。在产学研结合的大潮下，对眼底视网膜图像中血管与背景的分割也进入了计算机视觉研究人员的视野。
【图像分割】基于高斯滤波和计算机视觉实现心血管分割附Matlab代码
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图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将图像分割成具有独特特征的区域，以便更好地理解和分析图像内容。在医学图像处理中，心血管分割是一个具有挑战性的任务，它对于诊断和治疗心血管疾病具有重要意义。本文将介绍基于高斯滤波和计算机视觉技术实现心血管分割的方法。首先，我们需要了解什么是高斯滤波。高斯滤波是一种常用的图像平滑技术，它利用高斯函数对图像进行卷积操作，从而达到去除噪声和平滑图像的目的。在心血管分割中，高斯滤波可以帮助我们去除图像中的噪声，使得后续的分割操作更加准确和稳定。
血管提取算法/血管分割最新算法/血管彩色显示
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04-11 1990
MATLAB视网膜血管分割技术：实现高效果图像处理
也可以使用基于形态学的方法，如开运算和闭运算，来突出血管结构。 3. 区域生长：以某些种子点为起始，根据设定的规则将与种子点相似的像素加入到种子区域中，逐步扩大至整个血管区域。 4. 血管跟踪：对于复杂的...
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