原创《基于Canny边缘检测和外观特征的微血管瘤检测方法》：本文是一篇关于边缘检测论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
摘 要： 糖尿病性视网膜病变进行早期筛查可以减少疾病的发展并且阻止随后的视力损害.微血管瘤是糖尿病性视网膜病变的早期临床症状,可以通过微血管瘤检测对糖尿病性视网膜病变进行早期筛查.针对眼底图像中视网膜血管、视盘、渗出物以及微血管瘤之间的相互关系,在红色通道和绿色通道加权图上定位出视盘,在绿色通道上采用基于简单统计的自适应双阈值Canny算子进行边缘检测,并进行封闭区域的填充.设定阈值消除大面积对象并移除视网膜血管、视盘和渗出物得到微血管瘤的候选区域,最后根据形状特征和颜色特征从候选区域中得到真正的视网膜微血管瘤.实验结果表明,该算法能够有效提取视网膜眼底图像中的微血管瘤,敏感性和阳性预测值分别达到92%和86%,优于现有一些典型的微血管瘤检测方法,能够精确地检测出微血管瘤,可用在糖尿病性视网膜病变早期筛查中.
关键词： 糖尿病性视网膜病变； 微血管瘤； Canny算子； 区域填充
中图分类号： TN911.23?34； TP391.4； TH79 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）06?0103?06
Abstract： The early screening of the diabetic retinopathy can restrain the development of disease and prevent the subsequent vision impairment. The microaneury is the earliest clinical sign of the diabetic retinopathy, and its detection can perform the early screening for the diabetic retinopathy. Considering the interrelation among the retinal blood vessel, optic disc, exudates and microaneury in the eye ground image, the optic disc is located in the weighted images of the red channel and green channel. The adaptive dual?threshold Canny operator based on simple statistics is adopted in the green channel to perform the edge detection, and fill the enclosed region. The threshold is set to eliminate the large area objects, and remove the retinal blood vessel, optic disc and exudates to acquire the candidate area of the microaneury, in which the real retina microaneury is obtained according to the shape feature and color feature. The experimental results show that the method can extract the microaneury in the retina eye ground image, the sensitivity and positive predictive values can reach up to 92% and 86% respectively, the method is superior to some typical microaneury detection methods, can detect the microaneury accurately, and is useful for the early screening of the diabetic retinopathy.
Keywords： diabetic retinopathy； microaneury； Canny operator； region filling
0 引 言
视网膜是用于研究早期糖尿病微血管并发症的重要窗口,糖尿病性视网膜病变的早期征兆可以用于确认病人存在视力威胁并发症的风险,晚期糖尿病性视网膜病变是导致成年人失明的主要原因[1].因此,糖尿病患者定期检查眼睛可以避免糖尿病性视网膜病变.糖尿病患者的糖尿病性视网膜病变的早期筛查和诊断可以减少50%的失明风险[2?3].由国际糖尿病联盟在2013年的统计数据显示在20～79岁年龄段中,全球糖尿病患者已达3.82亿,中国糖尿病患者约为9 840万人,居全球之首.微血管瘤是糖尿病性视网膜病变的早期临床症状,通过对微血管瘤的检测可以对糖尿病性视网膜病变进行早期筛查.在病理学上,微血管瘤是毛细管壁充血膨胀而成,一般认为微血管瘤是较小呈圆形红色的暗斑,其直径小于125 μm；而出血斑相对来说同为红色病灶但其直径较大,形状不一[4].目前国内外学者关于微血管瘤检测的方法大致可以分为3类：
（1） 数学形态学方法.Hipwell等人应用改进的形态学高帽变换算法在不含红色的眼底图像中实现了微血管瘤的检测[5].Zhang等人提出了一种基于自适应多尺度形态学技术的眼底图像中点状病灶检测的方法[6].
（2） 分类器方法.Quellec等人提出了在小波域上基于模板匹配方法来检測微血管瘤[7].作者通过寻求最佳的小波基来区分病变和非病变.微血管瘤采用二维旋转对称性冠以高斯函数来建模,小波基通过使用提升方案框架进行数值优化设计得到.Niemeijer等提出了基于像素分类的检测系统,将红色病变与背景分离,在去除血管后获得红色病变候选区域,并利用所有特征和K近邻分类器对红色病变候选对象进行分类 [8]；Bob等利用稀疏表征分类器,区分MA和非MA[9]；
边缘检测论文参考资料：
结论：基于Canny边缘检测和外观特征的微血管瘤检测方法为关于本文可作为边缘检测方面的大学硕士与本科毕业论文边缘检测论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
