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公开(公告)号：CN106355599B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610776843.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非荧光眼底图像的视网膜血管自动分割方法，包括以下步骤：第一步、对图像进行预处理，增强血管特征，弱化背景噪声；第二步、利用多尺度线性算子提取视网膜图像的形态学特征，并结合二维Gabor小波变换分割出精细的血管框架；第三步、分割出精细的血管框架之后，采用路径形态学滤波，将最大路径长度与血管区域的几何特征相结合，构造临接图；第四步、通过区域连通性分析和滞后阈值技术进行二值化过程，辅助分割微小血管，完成分割。与现有技术相比，本发明血管定位精度较高，粘连现象少，有效分割眼底图像的视网膜血管网络。
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公开(公告)号：CN106355599A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610776843.X
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/20024 , G06T2207/20036 , G06T2207/30041
Abstract: 本发明涉及一种基于非荧光眼底图像的视网膜血管自动分割方法，包括以下步骤：第一步、对图像进行预处理，增强血管特征，弱化背景噪声；第二步、利用多尺度线性算子提取视网膜图像的形态学特征，并结合二维Gabor小波变换分割出精细的血管框架；第三步、分割出精细的血管框架之后，采用路径形态学滤波，将最大路径长度与血管区域的几何特征相结合，构造临接图；第四步、通过区域连通性分析和滞后阈值技术进行二值化过程，辅助分割微小血管，完成分割。与现有技术相比，本发明血管定位精度较高，粘连现象少，有效分割眼底图像的视网膜血管网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104809458A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201410834735.4
申请日：2014-12-29
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种瞳孔中心定位方法及装置，用于对快速精确的进行瞳孔中心的定位。本发明实施例方法包括：定位目标图像的内眼角点，所述内眼角点为在水平方向上在鼻梁近端的眼角点；根据所述内眼角点截取所述目标图像中的眼部区域图像；根据所述眼部区域图像中图像灰度的差异计算所述眼部区域图像中像素点的梯度，并根据所述像素点的梯度确定所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
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公开(公告)号：CN103985156B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410220456.9
申请日：2014-05-22
Abstract: 本发明提供一种三维图像生成方法及装置，其中该方法包括：根据前一帧图像的轮廓特征点，生成当前帧图像的轮廓特征点，采用格林坐标算法，确定前一帧图像的内部特征点，采用格林修补算法，确定前一帧图像的背景点，根据前一帧图像的内部特征点，采用格林坐标算法确定当前帧图像的轮廓特征点围设成的目标物体的内部特征点，根据前一帧图像的背景点，采用格林坐标修补算法确定当前帧图像的轮廓特征点围设成的目标物体以外的背景点，采用浮雕纹理映射算法，根据当前帧图像中的内部特征点、背景点和纹理信息，确定当前帧图像对应的带有纹理的三维图像，从而实现模拟图像在动态变化过程中具有保形性，进而模拟物体逼真的动态变化过程。
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公开(公告)号：CN103985156A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410220456.9
申请日：2014-05-22
Abstract: 本发明提供一种三维图像生成方法及装置，其中该方法包括：根据前一帧图像的轮廓特征点，生成当前帧图像的轮廓特征点，采用格林坐标算法，确定前一帧图像的内部特征点，采用格林修补算法，确定前一帧图像的背景点，根据前一帧图像的内部特征点，采用格林坐标算法确定当前帧图像的轮廓特征点围设成的目标物体的内部特征点，根据前一帧图像的背景点，采用格林坐标修补算法确定当前帧图像的轮廓特征点围设成的目标物体以外的背景点，采用浮雕纹理映射算法，根据当前帧图像中的内部特征点、背景点和纹理信息，确定当前帧图像对应的带有纹理的三维图像，从而实现模拟图像在动态变化过程中具有保形性，进而模拟物体逼真的动态变化过程。
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公开(公告)号：CN104809458B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201410834735.4
申请日：2014-12-29
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明实施例公开了一种瞳孔中心定位方法及装置，用于对快速精确的进行瞳孔中心的定位。本发明实施例方法包括：定位目标图像的内眼角点，所述内眼角点为在水平方向上在鼻梁近端的眼角点；根据所述内眼角点截取所述目标图像中的眼部区域图像；根据所述眼部区域图像中图像灰度的差异计算所述眼部区域图像中像素点的梯度，并根据所述像素点的梯度确定所述眼部区域图像中的瞳孔中心。
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公开(公告)号：CN106157279A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510126237.9
申请日：2015-03-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于形态学分割的眼底图像病变检测方法，首先对眼底图像进行平滑滤波，并采用区域生长法定位视盘所在区域；然后通过形态学处理得到去除渗出区域的眼底背景图像，并通过阈值分割得到包括血管及出血的混合区域图像；最后通过Kirsch算子进行边缘检测并通过区域生长得到血管图像，其与混合区域图像的差值即为出血区域图像并计算得到该区域面积。本发明避免了灰度相近的血管在其它出血检测算法中可能带来的干扰，也同时加快了检测速度。
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