| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 眼底结构及彩色眼底图像 | 第10-12页 |
| 1.3 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 视网膜血管分割技术研究现状 | 第16-26页 |
| 2.1 视网膜血管自动分割方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 基于学习的视网膜血管分割方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于匹配滤波的视网膜血管分割方法 | 第18页 |
| 2.1.3 基于血管跟踪的视网膜分割方法 | 第18页 |
| 2.1.4 基于形态学的视网膜血管分割方法 | 第18-19页 |
| 2.1.5 基于模型的视网膜血管分割方法 | 第19-20页 |
| 2.1.6 各类分割方法的优缺点概述 | 第20页 |
| 2.2 视网膜血管交互式分割方法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 交互式分割方法的必要性 | 第20-21页 |
| 2.2.2 交互式血管分割方法概述 | 第21页 |
| 2.3 眼底图像标准数据库 | 第21-24页 |
| 2.3.1 DRIVE图像库 | 第22-23页 |
| 2.3.2 STARE图像库 | 第23-24页 |
| 2.4 分割方法性能评价标准 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于散度和底帽变换的视网膜血管自动分割方法 | 第26-42页 |
| 3.1 绿色通道的选取 | 第26-27页 |
| 3.2 基于归一化向量场散度的中心线提取 | 第27-30页 |
| 3.3 基于底帽变换的主要血管区域提取 | 第30-32页 |
| 3.4 去除噪声和病变 | 第32-35页 |
| 3.5 管分支点和交叉点的修补 | 第35-37页 |
| 3.6 实验结果及性能分析 | 第37-41页 |
| 3.6.1 实验结果定性分析 | 第37页 |
| 3.6.2 算法性能定量分析 | 第37-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于改进的区域增长算法的视网膜血管交互式分割方法 | 第42-54页 |
| 4.1 预处理 | 第42-43页 |
| 4.2 基于等梯度距离的双向区域增长算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 等梯度距离 | 第44-45页 |
| 4.2.2 双向区域增长过程 | 第45-47页 |
| 4.3 基于中心线自适应和邻域自适应的血管边缘优化 | 第47-48页 |
| 4.4 眼底图像视网膜血管交互式分割操作界面 | 第48-49页 |
| 4.5 实验结果及性能分析 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |