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公开(公告)号:CN110309827B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN201910371329.1
申请日:2019-05-06
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06T7/11 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的水肿区域分割算法,包括如下步骤:1)图像预处理,采用高斯滤波对待分割的OCT图像进行预处理;2)水肿区域粗分割,基于K‑means算法对OCT图像进行粗分割,得到OCT图像的感兴趣区域;3)水肿区域细分割,将OCT图像的感兴趣区域的作为初始边界,基于改进的水平集算法对OCT图像进行细分割。本发明减少了边界线检测计算迭代次数,提高了分割效率;时间效率提高了约23%,迭代次数减少了约30%。本发明在分割精度方面:利用SPF函数替代边缘停止函数改进了现有的水平集模型,得出的模型可收敛到ROI内部的水肿区域,从而实现OCT图像水肿区域的分割。
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公开(公告)号:CN110309827A
公开(公告)日:2019-10-08
申请号:CN201910371329.1
申请日:2019-05-06
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OCT图像的水肿区域分割算法,包括如下步骤:1)图像预处理,采用高斯滤波对待分割的OCT图像进行预处理;2)水肿区域粗分割,基于K-means算法对OCT图像进行粗分割,得到OCT图像的感兴趣区域;3)水肿区域细分割,将OCT图像的感兴趣区域的作为初始边界,基于改进的水平集算法对OCT图像进行细分割。本发明减少了边界线检测计算迭代次数,提高了分割效率;时间效率提高了约23%,迭代次数减少了约30%。本发明在分割精度方面:利用SPF函数替代边缘停止函数改进了现有的水平集模型,得出的模型可收敛到ROI内部的水肿区域,从而实现OCT图像水肿区域的分割。
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