Abstract：
为克服光照不均、对比度低、软性渗出干扰等给眼底图像中硬性渗出(HEs)检测带来的困难,提出一种基于支持向量机(SVM)的检测方法。首先对眼底图像进行数学形态学结合阈值方法的粗分割,得到硬性渗出的候选区域;然后在候选区域上提取特征,并在特征提取中引入调幅-调频(AM-FM)特征;接着用SVM分类出HEs和非HEs。在公开的糖尿病视网膜病变图像库DIARETDB1上进行实验,结果敏感性为91.1%,特异性为94.7%。实验表明该方法可对HEs进行可靠检测。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
计算机与现代化
Year： 2014
Issue： 04
Page： 33-37
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 2
Affiliated Colleges：
