基于计算机视觉的视网膜血管检测（附带Matlab代码）

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

后端架构魔术师

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本文介绍了如何利用Matlab和计算机视觉技术进行视网膜血管检测，包括图像预处理、对比度增强、血管滤波器应用、二值化、去噪及轮廓提取等步骤，有助于眼科疾病的诊断。

基于计算机视觉的视网膜血管检测（附带Matlab代码）

视网膜血管检测是医学图像分析领域中的一个重要任务，它可以帮助医生诊断和监测眼部疾病。本文将介绍如何使用计算机视觉技术和Matlab编程实现视网膜血管检测，并附带相应的源代码。

首先，我们需要获取一张视网膜图像。这可以通过医学图像采集设备（如眼底相机）或公开可用的视网膜图像数据库获得。在本文中，我们将使用一张名为"retina.jpg"的视网膜图像进行演示。

接下来，我们将使用Matlab中的图像处理和计算机视觉工具箱来实现视网膜血管检测。以下是实现该任务的主要步骤：

步骤1：读取并预处理图像

image = imread('retina.jpg'); % 读取图像
grayImage = rgb2gray(image

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基于计算机视觉技术的眼底视网膜血管检测

m0_47037246的博客

07-16

214

在预处理中，首先将图像灰度化，然后进行图像增强，使得图像在不损失细节信息的情况下变得更加清晰。接着进行图像的归一化处理，将其转换为0-1之间的数值进行处理。在血管检测阶段，采用特定的滤波器对图像进行处理，将血管区域的特征提取出来。本文提出了一种基于计算机视觉技术的眼底视网膜血管检测方法，并使用Matlab代码实现。以上就是基于计算机视觉技术的眼底视网膜血管检测方法的实现过程。通过对图像进行预处理和特定滤波器处理，检测出目标血管区域，可以为临床医生提供辅助诊断的帮助，为患者提供更好的医疗服务。

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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

299

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。

【血管检测】线跟踪算法眼睛视网膜血管检测【含GUI Matlab源码 3952期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

02-16

1086

线跟踪算法眼睛视网膜血管检测完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

MATLAB和c#混合编程实现心电图显示软件

李鑫o_O

03-10

4170

由于MATLAB自带的GUI平台设计的界面不是很美观而且设计过程并不是很方便，我们选择了用c#来做软件界面的实现。我们用MATLAB做信号处理封装成函数，把函数编译成dll格式，然后用c#调用MATLAB的函数即可。在设计过程中遇到两个主要的麻烦，一个是MATLAB和c#数值类型的转化问题，而且c#函数多输出、多输入问题是从来没有遇到过的，另一个问题是实现动态的绘制心电曲线，我最后通过一个定时器不

【图像检测】基于高斯过程和Radon变换实现血管跟踪和直径估计附matlab代码

matlab_dingdang的博客

06-25

687

. Extraction of blood vessels in retinal images is an important step for computer-aided diagnosis of ophthalmic pathologies. We propose an approach for blood vessel tracking and diameter estimation. We hypothesize that the curvature and the diameter of blo

8、视网膜血管分割与网络钓鱼防范技术解析

info6的博客

07-25

本文深入解析了视网膜血管分割与网络钓鱼防范两项关键技术。在医学图像分析领域，基于Gamma PDF的匹配滤波器方法显著提升了血管分割的准确率和效率，为糖尿病视网膜病变等疾病的诊断提供了有力支持；在网络安全领域，文章系统梳理了网络钓鱼的攻击流程、分类及防范手段，指出当前用户教育和技术防护面临的挑战，并展望了人工智能、多因素身份验证和国际合作等未来发展方向。通过技术优化与综合防控，两项技术分别在医疗健康与信息安全领域展现出重要价值。

眼底图像血管增强与分割--（2）Gabor滤波算法原理及实现

满城风絮

10-15

9261

在http://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78213672中介绍了匹配滤波算法用于血管分割，本篇继续介绍血管分割的另一种方法：Gabor滤波算法，具体可以参见论文《Retinal Vessel Segmentation Using the 2-D GaborWavelet and Supervised Classiﬁcation》。 G...

搬运: CVonline: 图像数据库(一) (更新于20190821)

优化算法

08-21

8394

CVonline：图像数据库按主题索引行动数据库农业属性识别自动驾驶生物/医药相机校准面部和眼睛/虹膜数据库指纹一般图像一般RGBD和深度数据集一般视频手，手抓，手动和手势数据库图像，视频和形状数据库检索对象数据库人（静态和动态），人体姿势人员检测和跟踪数据库（另请参阅监视）遥感机器人场景或场所，场景分割或分类分割同时定位和映射监督和跟踪（另见人）...

常用公共数据集

u010451780的专栏

06-30

3861

这是一个整理的图像和视频数据库列表，这些数据库对计算机视觉研究和算法评估很有用。（Google直接翻译的，希望对大家有帮助）原文链接：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm#action 目录一、行动数据库二、农业三、属性识别四、自动驾驶五、生物/医药六、相机校准七、面部和眼睛/虹膜数据库八、指纹九、一般图像十、一般RGBD和深度数据集十一、一般视频十二、手，手抓，手动和手势数据

深度学习在计算机视觉中的最新进展

2402_84924563的博客

11-29

1553

计算机视觉技术近年来经历了从CNN到Transformer的架构革命，2023-2025年核心突破集中在三大方向：1）视觉Transformer在高效化和多尺度处理上的创新，如Swin V3通过分层窗口注意力将计算复杂度降至O(N)；2）扩散模型在生成质量和可控性上的突破，Stable Diffusion 4将图像生成时间缩短至2秒且精度提升20%；3）多任务基础模型的发展，如SAM-3实现零样本泛化分割。这些技术进步正推动计算机视觉从单一任务向通用智能演进，并在产业应用中展现出巨大潜力。

计算机视觉·MaskFormer

2301_80132162的博客

11-30

210

借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。

目标检测模型评估指标完整汇总

qq_64351561的博客

11-30

112

2. Precision (精度) - 检测正确率 3. Recall (召回率) - 检测完整率 4. IoU (Intersection over Union) - 边界框重叠度 5. Loss Functions (损失函数) 🔄 Precision vs Recall 权衡 📊 数据集相关指标 🎓 类别级别指标 📈 性能评估标准 🔍 常见问题解答 💾 快速记忆卡片 📋 实用对照表指标对照表 🎯 你的模型评估总结这就是完整的指标汇总！

【图像处理基石】什么是图像处理中的注意力机制？

智能守恒_HengAI

11-30

633

核心：动态分配权重，让模型“聚焦重要信息，忽略冗余信息”；分类：空间注意力（哪里重要）、通道注意力（哪些特征重要）、混合注意力（两者结合）；经典算法：SENet（通道）、CBAM（混合），结构简单，易实现；价值：轻量高效，能快速提升现有CNN模型的性能。用上面的代码实现一个“ResNet+CBAM”模型，在CIFAR-10数据集上训练，对比普通ResNet的效果；调整注意力模块的参数（如降维系数reduction、卷积核大小），观察对模型性能的影响；

计算机视觉·DETR

2301_80132162的博客

11-30

131

由于N的数量肯定是大于图像中真实锚框的数量和标签集M，因此作者引入了一个No Object作为新的标签集。，这N个锚框经过FFN分别得到分类结果和锚框坐标。这些query向量首先经过自注意力进行交互。总损失：N个分类损失，M个锚框和GIoU损失。DETR设计了N个可以学习的query。就像NMS一样，作者需要减少锚框的数量。首先通过CNN+1x1卷积得到特征图，，N的数量大于图像中实际存在的数量。，其中N=100，表示查询的数量。得到生成的锚框与真实锚框之间的。，就是一个关系矩阵C。

三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅

2509_94268504的博客

11-29

367

通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

最新发布

2501_92729044的博客

11-30

145

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

永磁同步电机控制算法--占空比模型预测电流控制

m0_45796409的博客

11-29

261

占空比MPCC是在传统MPCC的基础上引入占空比控制，即计算被价值函数选择出的最优电压矢量的作用时间，让最优电压矢量只作用采样周期的一部分，其余时间由零电压矢量作用。仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速300rpm，0.5s施加额定负载。将占空比模型预测电流控制与单矢量模型预测电流控制（每部分上图为单矢量）进行对比。在MATLAB/simulink里面验证所提算法，采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。

基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM

MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++

11-28

514

本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一

无人驾驶车辆模型预测控制：从理论到仿真实践

2503_94130034的博客

11-27

740

无人驾驶车辆模型预测控制自动驾驶汽车运动学模型验证simulink和Carsim仿真结果对比1.基于matlab2021a和Carsim20202.提供模型相关的说明文档在自动驾驶领域，模型预测控制（MPC）是一项至关重要的技术，它基于车辆模型对未来的行驶状态进行预测，并据此做出最优的控制决策。今天，咱就来聊聊基于Matlab 2021a和Carsim 2020的无人驾驶车辆模型预测控制，顺便看看汽车运动学模型验证以及Simulink和Carsim仿真结果对比。

视网膜血管检测：Matlab计算机视觉仿真技术

资源摘要信息:"【医学检测】基于计算机视觉实现视网膜血管检测附matlab代码.zip" 文件中所包含的知识点非常丰富，不仅涉及到医学检测领域，还涵盖了计算机视觉、人工智能算法、图像处理技术等多个前沿科技领域，...