摘要
本发明公开了一种基于多图层采样的视网膜图像血管部位识别方法,属于图像处理技术领域,包括以下步骤:S1:采集视网膜图像;S2:预处理;S3:检测视网膜图像边缘并进行二值化处理;S4:预处理;S5:拉普拉斯金字塔分解边缘视网膜图像;S6:视网膜图像血管部位识别模型对多图层边缘视网膜图像的血管部位进行识别,比较多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果,若多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同,则结果为视网膜图像血管部位识别结果,反之,重复步骤S1‑S6,直至多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同;本发明能够提高视网膜图像血管部位识别的精准性,同时能够同时对多个边缘视网膜图像样本进行识别,提高识别速度。
技术关键词
视网膜图像血管
拉普拉斯金字塔
识别方法
边缘检测算法
高斯金字塔
高斯模糊图像
上采样
图像处理技术
像素
滤波器
黑色
样本
速度
系统为您推荐了相关专利信息
燃烧流场
固体粒子发生器
结构显示方法
粒子输送系统
雾化器出口
睡眠觉醒状态
人脸生物特征
早产儿
视频流
识别方法
线下
地理加权回归模型
K均值聚类方法
活力
格网
轮廓参数
组件缺陷检测
缺陷识别方法
图片
光伏组件