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基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法中期报告.docx

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基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。。其中,硬性渗出物是许多视网膜疾病的常见症状之一。因此,眼底图像中硬性渗出物的自动检测对于这些疾病的诊断和治疗具有重要意义。本文提出了一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。该方法首先对图像进行预处理,使得背景能够被估计出来,然后使用机器学****算法来检测图像中的硬性渗出物。,去除眼底图像中的噪声以及调整图像的亮度和对比度,以便于后续的特征提取和分类。(FrameDifferenceMethod)来估计背景。该方法计算每一帧图像与前一帧图像之间的差异,得到一个差分图像,然后将多张图像的差分图像进行加权平均,得到背景图像。。该方法使用了基于颜色的直方图特征、形态学处理特征、梯度特征等,来从眼底图像中提取渗出物的特征。,我们使用支持向量机分类器(SVM)来对估计出的渗出物特征进行分类,判断图像中是否存在硬性渗出物。。我们使用了600张眼底图像进行实验,其中200张图像含有硬性渗出物,400张图像不含渗出物。结果显示,我们的方法可以在准确度和召回率方面达到较好的效果。。我们的实验表明,该方法可以在眼底图像中准确地检测出硬性渗出物,对于眼部疾病的诊断和治疗有重要意义。