基于显著性检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取
作者:
作者单位:

(东北大学机器人科学与工程学院,沈阳110004)

作者简介:

高源(1990-), 男, 博士生, 从事模式识别和医学图像处理算法的研究;吴成东(1960-), 男, 教授, 博士生导师, 从事机器视觉、智能机器人系统等研究.

通讯作者:

E-mail: wuchengdong@ise.neu.edu.cn.

中图分类号:

TP181

基金项目:

国家自然科学基金项目(61701101,61603080);中央高校基本科研业务费专项基金项目(N160404003, N162610004,N150403009);辽宁省博士启动基金项目(201601019).


Automatic optic disc boundary extraction based on saliency object detection and modified local Gaussian distribution fitting model in retinal images
Author:
Affiliation:

(Faculty of Robot Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang110004,China)

Fund Project:

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    摘要:

    正确的视盘(OD)定位和分割是糖尿病视网膜病变自动筛选系统中的两个主要步骤.鉴于此,提出一种基于显著性目标检测和改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型的视神经盘分割方法.该方法主要包含两个阶段:第一阶段,将显著性检测技术应用到增强的视网膜图像中实现视盘的自动定位;第二阶段,通过增加椭圆约束信息来改进局部高斯分布拟合(LGDF)模型分割视盘边界.使用公开数据库Diaretdbq对所提出方法的性能进行测试,并与其他先进的方法进行对比,结果验证了所提出方法的优越性和有效性.

    Abstract:

    Accurate optic disc(OD) localization and segmentation are two main steps when designing automated screening systems for diabetic retinopathy. In this paper, an OD segmentation approach based on the saliency object detection and modified local Gaussian distribution fitting model(LGDF) is proposed. This approah consists of two stages: In the first stage, the saliency detection technique is introduced to the enhanced retinal image with the aim of locating the OD; in the second stage, the OD boundary is extracted by the modified LGDF model with oval-shaped constrain. The performance of proposed approach is tested on the public DIARETDB1 database. Compared to the state-of-the-art approaches, the experimental results show the superiority and effectiveness of the proposed approach.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高源,于晓升,吴成东,等.基于显著性检测和改进局部高斯分布拟合模型的眼底图像视盘边界自动提取[J].控制与决策,2019,34(1):151-156

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  • 在线发布日期: 2019-01-18
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