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将机器学习运用到视网膜血管分割当中已成为一种趋势,然而选取什么特征作为血管与非血管的特征仍为众所思考的问题。该文利用将血管像素与非血管像素看作二分类的原理,提出一种混合的5D特征作为血管像素与非血管像素的表达,从而能够简单快速地将视网膜血管从背景中分割开来。其中5D特征向量包括CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization),高斯匹配滤波,Hesse矩阵变换,形态学底帽变换,B-COSFIRE(Bar-selective Combination Of Shifted FIlter REsponses),通过将融合特征输入SVM(支持向...
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Source ：
电子与信息学报
Year： 2017
Issue： 08
Volume： 39
Page： 1956-1963
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