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公开(公告)号：CN110264424B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910537576.4
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的模糊视网膜眼底图像增强方法，属于图像增强技术领域。包括如下步骤：步骤一：构建训练集和测试集；步骤二：分别对步骤一构建的训练集和测试集中的眼底图像进行预处理；步骤三：构建用于增强的生成对抗网络模型；步骤四：利用训练好的生成器对测试集模糊视网膜眼底图像进行增强，得到最终的增强结果。所述方法对比现有眼底图像增强方法，增强结果平滑无噪声，色彩还原度高，有效地改善了传统方法颜色偏移、对比度过高、颜色失真、噪声放大的问题；避免设计复杂的先验模型，且处理速度更快；很好地还原了视网膜眼底图像血管分布等细节，生成结果真实可靠。
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公开(公告)号：CN110264424A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910537576.4
申请日：2019-06-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的模糊视网膜眼底图像增强方法，属于图像增强技术领域。包括如下步骤：步骤一：构建训练集和测试集；步骤二：分别对步骤一构建的训练集和测试集中的眼底图像进行预处理；步骤三：构建用于增强的生成对抗网络模型；步骤四：利用训练好的生成器对测试集模糊视网膜眼底图像进行增强，得到最终的增强结果。所述方法对比现有眼底图像增强方法，增强结果平滑无噪声，色彩还原度高，有效地改善了传统方法颜色偏移、对比度过高、颜色失真、噪声放大的问题；避免设计复杂的先验模型，且处理速度更快；很好地还原了视网膜眼底图像血管分布等细节，生成结果真实可靠。
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