申请/专利权人：华南师范大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877101A

主分类号：G06V40/18

分类号：G06V40/18;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种视网膜血管的识别方法、系统、设备及介质，该方法通过获取视网膜血管图像；根据视网膜血管模型对视网膜血管图像进行识别，得到视网膜血管识别结果；其中，视网膜血管模型通过以下步骤得到：获取并对原始视网膜图像集进行预处理，得到第一视网膜图像集；对第一视网膜图像集进行特征提取处理，得到第二视网膜图像集；对第二视网膜图像进行自适应聚类处理，得到聚类识别结果；根据聚类识别结果，对视网膜血管模型进行更新，得到更新好的视网膜血管模型。该方法可以有效保证视网膜血管结构的完整性和连通性，有效提高视网膜血管识别的抗噪性能和识别准确度，提高低对比度细小血管结构的检测灵敏度。本发明涉及图像处理技术领域。

主权项：1.一种视网膜血管的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的视网膜血管图像；根据更新好的视网膜血管模型对所述视网膜血管图像进行识别，得到视网膜血管识别结果；其中，所述更新好的视网膜血管模型通过以下步骤得到：获取原始视网膜图像集；对所述原始视网膜图像集进行预处理，得到第一视网膜图像集；对所述第一视网膜图像集进行特征提取处理，得到第二视网膜图像集，所述第二视网膜图像集包括多个第二视网膜图像，所述第二视网膜图像用于记录视网膜血管的基本血管网络结构和细小血管结构；对所有所述第二视网膜图像进行自适应聚类处理，得到聚类识别结果，所述聚类识别结果用于记录所述第二视网膜图像相邻像素点之间的关联信息；根据所述聚类识别结果，对初始化的视网膜血管模型进行更新，得到所述更新好的视网膜血管模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南师范大学 一种视网膜血管的识别方法、系统、设备及介质

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