PCNN与形态匹配增强相结合的视网膜血管分割

针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法.首先将二维高斯滤波器组、二维Gabor匹配滤波器相结合,对视网膜血管区域进行形态匹配增强,提升血管与背景的对比度.然后将带有快速连接机制的PCNN与区域生长思想相结合,每次从未处理的像素点中选取亮度最大的作为种子,使用自适应的连接系数及停止条件,实现眼底图像中血管的自动分割.整个算法在DRIVE眼底数据库上的实验结果显示,平均准确度、灵敏度、特异性分别达到93.96％、78.64％、95.64％,分割结果中血管断点少,微小血管清晰,具有较好的应用前景.