基于计算机视觉的视网膜血管分割及其 MATLAB 代码实现

最新推荐文章于 2024-05-13 16:45:54 发布
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文章标签： 计算机视觉 matlab 人工智能 Matlab
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本文介绍了使用计算机视觉方法进行视网膜血管分割的步骤，包括图像预处理、灰度化、血管强度计算、阈值分割和后处理，并提供了MATLAB代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于计算机视觉的视网膜血管分割及其 MATLAB 代码实现

视网膜血管分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以帮助医生进行眼科疾病的诊断和监测。在本文中，我们将介绍一种基于计算机视觉的方法来实现视网膜图像中的血管分割，并提供相应的 MATLAB 代码。

血管分割方法的基本思想是通过图像处理和分割算法将图像中的血管区域与其他区域进行区分。以下是一种常用的基于计算机视觉的方法，包括以下步骤：

  1. 图像预处理：首先，我们需要对输入的视网膜图像进行预处理，以消除噪声和增强血管的对比度。这可以通过应用滤波器和直方图均衡化等技术来实现。

  2. 灰度化：将预处理后的图像转换为灰度图像。这可以通过将图像的红、绿、蓝三个通道的像素值进行加权平均得到。

  3. 血管强度计算：使用血管强度计算方法来确定图像中血管区域的强度。一种常用的方法是基于图像梯度的血管强度计算，通过计算图像的梯度幅值来获取血管的边缘信息。

  4. 阈值分割：使用合适的阈值来将图像分割为血管和非血管区域。阈值分割可以基于固定阈值或自适应阈值进行。

  5. 后处理：对分割结果进行后处理，以去除噪声和连接断开的血管段。这可以通过应用形态学操作（如膨胀和腐蚀）和连接分析等技术来实现。

以下是用 MATLAB 实现基于计算机视觉的视网膜血管分割的示例代码：


                

                
                
        

    

    
  


        

              

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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

				
			

			

				

					qq_59747472的博客
				

				

					06-23
					
					622
					
				

			

		

		

			
				
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,

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
血管分支分割：从荧光显微镜动态图像中分割血管分支-matlab开发

				
			

			

				

					06-01
				

			

		

		

			
				
从荧光显微镜的动态图像中分割血管。
 == 安装 ======
 - 将所有附加文件添加到 matlab 路径
- 从以下 URL 下载“Better Skeletonization”并添加到 matlab 路径http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11123-better-skeletonization
 == 说明 ========== 1. 以 tiff 格式将延时图像保存在目录中。 文件名的字母顺序必须与时间范围的顺序相对应。
 2、读取一个目录下的Tiff格式文件，保存在matlab文件中。 >> imgData = VBSreadTiff('目录名'); 这里，“imgData”是x,y,t 图像和tiff 头的结构。
 3. Lounch VesselBranchSegmentation >> VesselB

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【图像分割】血管分割（Matlab实现）

					
最新发布

				
			

			

				

					你的Matlab小助手
				

				

					05-13
					
					551
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
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】视网膜图像分割以提取血管的复杂结构（Matlab实现）

				
			

			

				

					你的Matlab小助手
				

				

					05-13
					
					506
					
				

			

		

		

			
				
利用各种分割算法从视网膜背景中分割出血管。在分割之后，进行形态学运算、连通分量分析和血管跟踪等后处理步骤，以细化分割的血管图、去除噪声并确保血管结构的连续性。一旦血管被准确地分割出来，提取的信息可以应用于各种临床应用，如诊断视网膜疾病（如糖尿病视网膜病变、青光眼）、评估血管变化以及监测疾病进展。[2]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.

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab视网膜血管分割,视网膜血管增强与分割算法研究

				
			

			

				

					weixin_29713915的博客
				

				

					03-22
					
					885
					
				

			

		

		

			
				
摘要：视网膜血管图像的研究在图像处理领域占据重要的地位,在临床医学领域更具有重大的实际意义。它不仅能及时地反映出高血压、糖尿病和血液病等全身性疾病,还可以很好地帮助医生掌握病人的情况,因此对眼底视网膜血管的特征分析显得尤为重要。传统的人工对视网膜血管图像的检测方式虽然能较高精度的提取出血管的整体结构,但由于耗费时间长,花费精力大,所以难以满足目前的分割需求。因此,实现对视网膜血管在计算机系统上的自...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割附matlab代码.zip

				
			

			

				

					05-26
				

			

		

		

			
				
本文将详细讲解基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割技术，以及如何使用MATLAB进行实现。该技术属于图像处理和计算机视觉领域的核心问题，对于医学诊断，特别是眼科疾病如糖尿病视网膜病变的早期检测具有重要...

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像分割】基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割附matlab代码

				
			

			

				

					qq_59747472的博客
				

				

					06-02
					
					537
					
				

			

		

		

			
				
视网膜图像里的血管是可以被观察到的一类微血管，并且它是无创伤的，而其分布位置也属于深度部位[5]。其分布、结构和形态特征的变化能在一定程度上反映病变的程度。而白血病、糖尿病以及高血压等疾病都会引发一些眼科的疾病。眼底图像的分析是诊断这些眼病的重要方法之一。医学图像分割在图像处理过程中起到了非常重要的作用，因为对图像的分割效果是好还是坏，将会对后续的图像处理甚至整个医疗行为产生重大影响。所以说眼底图像的处理完全可以被应用于医学领域，可以对医疗病症的检查起到很好的辅助作用，当然也就是广泛的应用在眼科眼底病变问题

			
		

	





	

		

			

				
					
眼睛血管分割matlab版本

					
热门推荐

				
			

			

				

					qq_40511157的博客
				

				

					10-27
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
matlab的代码仅供参考，实现过程基本按照python版本的眼睛血管分割来实现。其中，python版本眼睛血管分割详见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40511157/article/details/102770108
clc;
clear all;
close all;
image=imread('D:\test_DRIVE\06_test.tif');    %导入图片
...

			
		

	





	

		

			

				
					
地磁在地磁应用环境中创建和操作实球谐函数系数Matlab实现.rar

				
			

			

				

					07-07
				

			

		

		

			
				
 1.版本：matlab2019a，不会运行可私信

2.领域：【图像分割】

3.内容：基于数学形态学实现视网膜图像血管分割附matlab代码

4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab除噪声代码-VesselExtract:基于U-net的CNN，用于分割血管，然后从眼底图像中去除血管

				
			

			

				

					05-26
				

			

		

		

			
				
matlab除噪声代码船只提取
基于CNN的系统，用于对血管进行分割，然后从眼底图像中去除血管，以使用在此清理过的眼底版本上方训练的分类器以及经过训练的分析器来分析血管图以识别与血管形状相关的临床特征的分类器，从而提供更好的诊断模型，像船只的曲折。
训练数据
训练数据是从和数据集中获得的。
对于STARE数据集，使用由Valentina
Kouznetsova注释的目标血管图，因为它更加详细。
数据预处理和数据集生成
笔记本用于根据DRIVE和STARE数据集中的可用图像生成256
X
256色块的庞大数据集。
补丁是随机生成的。
对于健壮的训练，还会生成涉及图像翻转和噪声添加的补丁。
为了使用笔记本而不进行任何更改，请确保以下树结构用于存储DRIVE和STARE数据集：
VesselExtract/
├──
DRIVE
│  
├──
test
│  
└──
training
├──
STARE
│  
├──
labels-vk
│  
└──
stare-images
├──
generate_patches.ipynb
├──
README.md
├──
research_m

			
		

	





	

		

			

				
					
matlab提取视网膜血管

				
			

			

				

					09-10
				

			

		

		

			
				
matlab代码提取视网膜中血管，包括主程序和血管提取程序，希望能够与大家分享。

			
		

	





	

		

			

				
					
VesselSeg-Pytorch:基于pytorch的视网膜血管分割工具包

				
			

			

				

					05-10
				

			

		

		

			
				
VesselSeg-Pytorch ：基于pytorch的视网膜血管分割工具包
介绍
该项目是基于python和pytorch框架的视网膜血管分割代码，包括数据预处理，模型训练和测试，可视化等。该项目适合研究视网膜血管分割的研究人员。
要求
python环境的主要包和版本如下
# Name                    Version         
python                    3.7.9                    
pytorch                   1.7.0         
torchvision               0.8.0         
cudatoolkit               10.2.89       
cudnn                     7.6.5           


			
		

	





	

		

			

				
					
u-net眼底图像血管分割keras，kaggle竞赛代码修改版

				
			

			

				

					10-19
				

			

		

		

			
				
修改后，输入图像可以是任何大小要求jpg格式，如果不是要修改resize文件，需要基于keras（这个很好装的），图像放入指定文件，然后运行就可以了，输出在test里面，输出图像改为输出血管结果图像，且只能应用于测试，亲测对一般眼底图像数据库分割效果都很好。有问题或不能运行戳我。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于形态学的视网膜血管分割实现附带MATLAB代码

				
			

			

				

					持续更新
				

				

					09-10
					
					258
					
				

			

		

		

			
				
视网膜血管分割是计算机视觉和医学图像处理领域的一个重要任务，它对于自动分析和诊断视网膜疾病具有关键意义。形态学是一种常用的图像处理方法，可以有效地处理二值图像，并在视网膜血管分割中发挥重要作用。本文将介绍基于形态学的视网膜血管分割方法，并提供相应的MATLAB代码实现。通过以上步骤，我们完成了基于形态学的视网膜血管分割。你可以根据自己的需求调整参数和算法，进一步改进分割结果。希望这篇文章对你有所帮助！在开始之前，首先需要确保安装了MATLAB软件。基于形态学的视网膜血管分割实现附带MATLAB代码。

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					1487
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
【图像分割】基于局部活动轮廓算法实现血脉图像分割附Matlab代码

				
			

			

				

					m0_57702748的博客
				

				

					04-07
					
					999
					
				

			

		

		

			
				
图像分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将图像划分为具有不同属性的区域。在医学图像处理领域，血脉图像分割对于疾病诊断和治疗计划至关重要。本文介绍了一种基于局部活动轮廓算法的血脉图像分割方法。该算法结合了局部信息和全局约束，可以有效地分割复杂的血脉结构。引言血脉图像分割在医学图像处理中具有广泛的应用，例如血管疾病诊断、手术规划和药物输送。然而，由于血脉结构的复杂性和图像噪声的影响，血脉图像分割是一项具有挑战性的任务。局部活动轮廓算法局部活动轮廓算法是一种基于能量最小化的图像分割方法。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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