基于嵌入置信度的眼底血管边缘检测方法

针对现有的眼底图像血管检测方法对小血管分割效果差、计算量大以及自动化程度不高等问题,提出基于嵌入置信度的眼底血管边缘检测方法。改进传统的基于梯度的边缘检测算法,利用边缘置信度来辅助检测。实验结果表明,通过适当的参数选择,该方法能快速准确地检测出血管边缘,甚至包括弱小边缘,并能较好地抑制噪声的影响。

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。