基于AdaBoost的视神经盘检测

针对现有视神经盘检测方法存在检测精度和速度普遍不高的问题,提出一种基于分类的视神经盘检测方法。该方法可以自动生成分类视神经盘区域的最优特征,大幅提高视神经盘复杂特征提取的检测速度。在4个公开视网膜图像数据库中的检测实验结果表明,该方法能从340幅视网膜测试图像中成功检测出332幅图像中的视神经盘位置,平均检测正确率达97.8%,且对每幅图像的平均检测时间为1.04 s,在检测精度和速度上优于同类视神经盘检测方法。