眼底视网膜血管增强方法（三）形态学操作

最新推荐文章于 2023-02-26 18:01:00 发布
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分类专栏： computer vision 医学图像处理 视网膜血管增强与分割 文章标签： 形态学操作 眼底图像 血管增强 视网膜血管
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013288466/article/details/72871249
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本文介绍了眼底视网膜血管增强的一种方法，主要利用数学形态学操作，包括背景差操作和顶帽操作。通过膨胀和腐蚀等操作提取血管特征，去除背景干扰，再通过顶帽操作进一步增强血管细节。最终实现眼底血管的清晰显示。

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眼底视网膜血管增强方法（三）形态学操作

在图像处理中，我们经常把数学形态学作为工具用于图像的相关属性提取，或者对图像进行预处理和后处理。形态学的基本操有腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、顶帽等。

形态学的基本操作

由于我们是在灰度图像上进行操作的，所以只讨论灰度级形态学操作。设f(x,y)代表输入图像，b(x,y)代表结构元素，则灰度级膨胀定义为

(f⊕b)(s,t)=max{ f(s−x,t−y)+b(s,t)|(s−x,t−y)∈D
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基于matlab的眼底视网膜静脉血管分割仿真
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02-02 774
随着图像数字化处理的快速发展,医学图像处理越来越受到人们的广泛关注。研究表明,人体许多全身性疾病都与眼底血管的异常有着密切的联系,但是仅靠医学工作者的手动分析与检测,不仅耗时耗力,而且也很难得到比较精确的结果。因此,实现眼底图像血管的自动化分割和动静脉自动分类有着重要的现实意义。本论文分别实现了眼底照相影像血管的分割和动静脉的分类、眼底造影影像的血管分割。
眼底图像预处理-渗出物边缘增强
ytkml2016的博客
09-23 1143
眼底图像亮度校正后，依然存在渗出物和其他部分对比不明显的问题。尤其是小渗出物的边缘特性比较偏弱。 采用多尺度顶帽变换的方法进行图像对比度增强， 取亮度校正后的图像的对比度最高的绿色通道灰色图I_g。 增强公式：I_end = I_g+I_wr+I_wd-(I_br+I_bd) 其中: 增强最优亮区域算子 I_wr= max（I_g - I_g_top) ；增强最优亮细节算子I_wd=...
眼底视网膜血管增强方法（一）匹配滤波
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基于形态学眼底血管提取
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形态学对比度增强—lhMorpEnhance
斯凡的专栏
05-04 1308
<br /><br /> <br /> 函数：lhMorpEnhance<br />说明：形态学对比度增强运算<br />参数：<br />src 输入图像<br />dst 输出图像<br />element结构元素<br />iterations膨胀和腐蚀次数<br />源码：<br />void lhMorpEnhance(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1)<br />{<br />
基于形态学的对比度增强
wenjing3470830的专栏
12-01 437
open连通黑色的小区域 close连通白色的小区域 tophat(src-open)用于黑底亮图案,产生黑底亮图案，增强了未连通的小区域，imtophat 增强采用 tophat -srcImg，产生了黑底亮图案 bottomhat(close-src)适用于白底黑图案，参数黑底亮图案，增强了未连通的小区域 srcimg-bottomhat产生白底黑图案， close all; clear all; clc; I = imread('test.bmp'); se = strel('disk', 3..
数字视网膜图像血管分割
学习日常分享
07-14 3213
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Frangi 的血管增强方法matlab程序，可直接运行，有实例血管图
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07-04 2565
这里要讲的不是多么高深的算法，而是真正实用的算法，要做到每秒60帧4K图像处理的高效算法。其实思路特别简单，与人脸磨皮算法思路异曲同工，血管在图像中属于中等粒度的纹理，用高效保边滤波算法获得一张保边模糊图像，与原图相减就得到了一张中粒度纹理图像，对这个图像进行硬度/软阈值分割（之后模糊处理获得渐变掩模）或者曲线变换，就可以得到一张血管相对凸显了的掩模图像，用这个图像乘以一定系数与原图叠加便得到了血管增强的效果。这次只贴图不上代码了（曲线变换获得掩模应该会更好，这里只是粗略处理的，另，为了成功上传，增强结果图
使用 OpenCV 进行面部和眼睛检测
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眼底图像预处理-图像亮度增强
ytkml2016的博客
09-22 2859
数据库中大量的眼底图像亮度不均，明暗分布不一致，在预处理过程中，需要进行亮度校正。 在HSV 颜色空间中V分量直接反映亮度信息，因此通过HSV 对亮度进行校正。 用两种方法进行校正，参数value在-1~1之间，value的具体取值，根据源图的亮度均值调整。 1）基于当前的亮度： value取值[0，1]之间，亮度乘数alpha = 1/(1-value)，即当前值越大，调整后越大。 ...
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