基于局部特征空间自适应均值移位聚类的视网膜血管分割

视网膜血管分割在糖尿病、心血管等疾病的计算机辅助筛查和诊断方面有重要意义。文章提出一种基于局部特征空间自适应均值移位聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的视网膜图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征构建3维眼底图像像素特征,在所构建的局部特征空间执行自适应带宽均值移位聚类,对聚类结果的三个特征分量的平均图进行二值化处理,进而实现视网膜血管分割。实验表明,在DRIVE眼底图像数据库上其准确率、灵敏度、特异性分别为94.40%、78.63%、97.08%,所分割的视网膜血管有较好的连续性和完整性。