公开(公告)号：CN112700420B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202011644263.8

申请日：2020-12-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 王一军 ,  龚梦星 ,  张航

IPC: G06F30/27 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种眼底图像补全、分类方法及系统，其中方法包括：对眼底图像进行噪声检测，并标记出噪声区域；提取所述眼底图像中的血管方向特征；以提取的血管方向特征为约束补全所述噪声区域；通过一预先训练的眼底图像分类模型对补全后的所述眼底图像进行图像分类，输出对所述眼底图像的识别、分类结果。本发明通过提取血管方向特征，并以血管方向特征为约束补全眼底图像上的噪声区域，很好地修复了受损的眼底图像；通过改进的卷积残差网络训练形成眼底图像分类模型对眼底图像进行识别、分类，能够快速且准确的提取出眼底图像上的血管特征，提高了眼底图像分类的效率和准确性。

公开(公告)号：CN112700420A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011644263.8

申请日：2020-12-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 王一军 ,  龚梦星 ,  张航

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06T5/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种眼底图像补全、分类方法及系统，其中方法包括：对眼底图像进行噪声检测，并标记出噪声区域；提取所述眼底图像中的血管方向特征；以提取的血管方向特征为约束补全所述噪声区域；通过一预先训练的眼底图像分类模型对补全后的所述眼底图像进行图像分类，输出对所述眼底图像的识别、分类结果。本发明通过提取血管方向特征，并以血管方向特征为约束补全眼底图像上的噪声区域，很好地修复了受损的眼底图像；通过改进的卷积残差网络训练形成眼底图像分类模型对眼底图像进行识别、分类，能够快速且准确的提取出眼底图像上的血管特征，提高了眼底图像分类的效率和准确性。