| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-34页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 视网膜血管分割技术综述 | 第14-26页 |
| 1.2.1 基于非监督的血管分割 | 第15-20页 |
| 1.2.2 基于监督分类的血管分割 | 第20-24页 |
| 1.2.3 方法总结与研究难点 | 第24-26页 |
| 1.3 视盘定位算法研究综述 | 第26-29页 |
| 1.3.1 基于视盘外观特性的方法 | 第26-27页 |
| 1.3.2 基于视网膜血管结构的方法 | 第27页 |
| 1.3.3 融合视盘外观特性与血管结构方法 | 第27-28页 |
| 1.3.4 方法总结与研究难点 | 第28-29页 |
| 1.4 血管管径测量算法研究综述 | 第29-31页 |
| 1.4.1 基于血管灰度分布特性的方法 | 第29-30页 |
| 1.4.2 基于血管中心线或边缘线检测的方法 | 第30页 |
| 1.4.3 其他测量方法 | 第30-31页 |
| 1.4.4 方法总结与研究难点 | 第31页 |
| 1.5 本文的创新点与章节安排 | 第31-34页 |
| 第2章 眼底图库采集与相关方法介绍 | 第34-43页 |
| 2.1 视网膜眼底图像的采集 | 第34-35页 |
| 2.2 视网膜眼底图像标准数据库 | 第35-38页 |
| 2.2.1 DRIVE数据库 | 第35-36页 |
| 2.2.2 STARE数据库 | 第36-37页 |
| 2.2.3 HRF数据库 | 第37页 |
| 2.2.4 ROC数据库 | 第37-38页 |
| 2.3 Gabor的分析采用 | 第38-42页 |
| 2.4 本章小节 | 第42-43页 |
| 第3章 基于Gabor特征提取的GLM血管分割实现 | 第43-59页 |
| 3.1 基于Gabor滤波的特征提取 | 第43-50页 |
| 3.1.1 通道选取分析 | 第43-44页 |
| 3.1.2 Gabor粗血管提取 | 第44-47页 |
| 3.1.3 形态学细血管提取 | 第47-49页 |
| 3.1.4 特征归一化 | 第49-50页 |
| 3.2 广义线性模型GLM | 第50-53页 |
| 3.2.1 指数分布族 | 第50-51页 |
| 3.2.2 广义线性模型的构造条件 | 第51页 |
| 3.2.3 广义线性模型的构造 | 第51-53页 |
| 3.3 基于特征提取的广义线性模型血管分割 | 第53-54页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 3.4.1 血管分割方法性能评价指标 | 第54-55页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于形态学处理的快速视盘精确定位 | 第59-73页 |
| 4.1 图像预处理 | 第59-63页 |
| 4.1.1 红色通道选取 | 第59-60页 |
| 4.1.2 图像增强处理 | 第60-62页 |
| 4.1.3 二值化过程 | 第62-63页 |
| 4.2 视盘粗定位 | 第63-66页 |
| 4.2.1 连通区域提取 | 第63-64页 |
| 4.2.2 排除干扰 | 第64-66页 |
| 4.3 视盘细定位 | 第66-69页 |
| 4.3.1 霍夫变换原理 | 第67-68页 |
| 4.3.2 霍夫算法的圆定位 | 第68-69页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第69-71页 |
| 4.4.1 视盘定位性能评价指标 | 第69-70页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第70-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 基于视盘定位的血管管径测量 | 第73-80页 |
| 5.1 感兴趣区域的提取 | 第73-74页 |
| 5.2 血管分段中心点提取 | 第74-75页 |
| 5.3 血管管径测量原理 | 第75-77页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第77-78页 |
| 5.4.1 AVR计算 | 第77页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-91页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92页 |