眼底图分类预处理 - 去除多余背景

最新推荐文章于 2024-12-18 16:17:49 发布
最新推荐文章于 2024-12-18 16:17:49 发布
阅读量838 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 教程
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34739662/article/details/78796537
本文详细解析了如何在优快云上撰写一篇高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的优化策略，旨在帮助作者提高文章的可见性和吸引力。

https://blog.youkuaiyun.com/qq_34739662/article/details/78796537

22、图像分割评估方法与技术详解
snow3的博客
08-19 13
本文详细探讨了图像分割的评估方法和技术，涵盖了从基础的二值对象形状比较指标到复杂的主观与客观评估方法。文中还介绍了图像分割的三个主要阶段：预处理、分割和后处理，并详细解析了多种分割方法如区域生长与收缩、聚类技术、边界检测和深度学习。此外，还讨论了形态学滤波在后处理中的作用以及图像分割技术的未来发展趋势，包括多模态融合、深度学习改进、实时分割和跨领域应用。通过全面的分析和总结，帮助读者更好地理解图像分割技术及其应用场景。
12、基于人工智能的实时应用：模式识别与自动车牌检测
最新发布
green的博客
06-08 90
本文深入探讨了基于人工智能的实时应用——自动车牌识别（ANPR）系统，结合图像处理和深度学习技术，实现高效、准确的车牌字符识别。文章详细介绍了系统的实现方法、优化策略及面临的挑战，并展示了其在交通管理、安防监控和医疗诊断等领域的广泛应用前景。
眼底图像预处理-图像亮度增强
ytkml2016的博客
09-22 2910
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。 ...
眼底图分类（二） 初试keras-sequential模型
Yeah的小家～
12-28 1432
当图片经历了最naive的预处理后，我决定用最naive的方法跑一遍图像分类的流程。   于是会遇到三个主要突破口：  1. 熟悉keras框架的sequential模型。  2. 熟悉如何在中间记录训练的参数，方便后面debug 3. 熟悉在远程服务器上跑通自己的代码  一. keras的sequential模型初探 1. 最主要的肯定是看它的官方链接咯～ 讲真无论是安装、还
眼底图分类（一）预处理 - 去除多余背景
Yeah的小家～
12-13 3857
这其实是一篇还米有很大技术含量的文章～～ 仅供自己参考用。 在我们的眼底图数据中，图片的格式并不统一很多都是长方形，眼睛的ct也不一定在图像中央或大小不对，不便于我们后续的分类，所以做预处理达到如下目的： 格式统一为[512,512] 或 [216,216]的正方形根据每张图背景的色度+中心色度，自动定位眼球位置，去除多余背景 具体的实现用到了PIL库， 在这个代码编
Fundus-Classification:使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类
04-05
眼底分类 使用视网膜血管分割图像集进行眼底图像分类
眼底图像识别
weixin_41744018的博客
05-30 478
医学数据中的眼底彩照背景多为橘黄色和橘红色，除了较容易观察到的生理结构信息：眼底血管、视杯视盘和黄斑等，还有不易观察的病理结构信息：如血管瘤、渗出物、点状出血等。 u_net在医疗图像识别领域应用比较广， 主要是语义分割 数据集： 血管异常、视盘视杯细微变化、身处物质、血管动脉瘤 Le-Net,AlexNet,VggNet,GoogleNet,ResNet,Inception等 卷积层（convolutionlayer），池化层（polling layer），激活函数（Activation layer）,
眼底图像去除多余背景
01-09
### 如何处理眼底图像以去除不需要的背景 对于眼底图像而言，去除不必要的背景能够显著提升后续分析的质量和准确性。具体方法如下： #### 图像预处理的重要性 在视网膜血管分割中，预处理方法是十分重要的，可以对...
RFMiD：多疾病检测的视网膜图像分析挑战|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用
weixin_38594676的博客
12-18 775
Title题目RFMiD: Retinal Image Analysis for multi-Disease Detection challengeRFMiD：多疾病检测的视网膜图像分析挑战01文献速递介绍眼部疾病的普遍性与上升趋势根据世界卫生组织 (WHO) 2019 年《全球视觉报告》，目前全球约有 22 亿人存在视力损害，其中至少有 10 亿病例本可以预防或尚未得到治疗。这些超过 10 亿的人生活在可治疗或可预防的病况中，仅仅因为无法获得必要的眼科护理。由于人口快速增长、老龄化和生活方式的改变，未来全
ai眼底图像分类预处理_使用Intel AI进行细胞图像分类的逐步指南
weixin_26716079的博客
10-09 1019
ai眼底图像分类预处理Have you ever wondered if you could classify images without any knowledge about deep learning? Nowadays great free libraries exist such as Keras and fastai in Python, or the Intelec AI soft...
基于matlab实现图像预处理
06-15
其中的预处理包括图像灰度化、去噪、滤波、锐化、边缘检测。
眼底图像4
weixin_41744018的博客
06-01 867
眼底图像分割
图像预处理-灰度图像
ytkml2016的博客
09-23 1158
灰度图像处理是彩色眼底图像处理中经常要遇到的，cv2有标准的彩色转灰色通道的函数。为了自用，特意编了一个函数。 输入参数：包括 彩色源图像，通道标签：r、g、b、all。 返回：灰度处理后的图像 如掩膜图像通过红色通道取得，图像增强时通过绿色通道获得。 代码如下： def my_adaptive_gray(img_rgb,channel): cv2.imshow("agin", ...
眼底图像识别参考链接
ytkml2016的博客
09-08 1662
在人工智能眼底图像识别学习过程中，主要学习了retina 项目的UNet 模型。 下面列出一些参考博主和博客系列初始链接，： 1、京局京段蓝白猪 基于U-Net的眼底图像血管分割实例 https://blog.youkuaiyun.com/u013063099/article/details/79981097 GitHub：点击打开链接， 比较好的DRIVE 眼底图像数据集的系列文章，值得学习。...
掩膜区域内像素值_眼底图像预处理-掩膜图像
weixin_39988779的博客
01-17 457
眼底图像分析需要首先获取ROI 感兴趣区，这样在后续的处理中能有效避免ROI 区域外的像素的影响，降低运算的复杂度。一般选取彩色眼底图像最能反映光照情况的红色通道灰度图进行处理，包括两步：阈值处理和形态学腐蚀操作。我们用彩色眼底图像的红色通道做了mask 掩膜图，得到满意的结果。代码如下：#从目录下读取彩色眼底图，img_ori = cv2.imread('./dataset/1.jpg')#调整...
眼底血管分割(python版本)
热门推荐
qq_40511157的博客
10-27 3万+
一、项目背景        研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。但是，由于受眼底图像采集技术的限制，图像中往往...
眼底图像处理1
searobbers_duck的博客
10-12 7616
Multiscale sequential convolutional neural networks for simultaneous detection of fovea and optic disc原文链接：Multiscale sequential convolutional neural networks for simultaneous detection of fovea and op
眼底图像预处理
qq_43448134的博客
07-19 1950
眼底图像预处理方案： def load_ben_color(path, sigmaX=10 ): image = cv2.imread(path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = crop_image_from_gray(image) image = cv2.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SI...
基于形态学眼底血管提取
qq_42944558的博客
05-05 6530
1.形态学分析 形态学是一种比较新的图像处理方法，它可以以一种特定的形态和结构元素作为样本提取出对应的形状，从而得到我们所需要的结构，且它包含有四种基本操作：膨胀、腐蚀、以及开闭操作。基于这些操作，我们可以实现对眼底血管的提取。 2.Laplace算子 Laplace算子是常用的边缘检测算子，是一种简单的各向同性的微分算子，它的作用是锐化灰度发生跳变的区域，所...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值