一种彩色眼底图像分类系统、方法及电子设备.pdf
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一种彩色眼底图像分类系统、方法及电子设备.pdf
本发明提供了一种彩色眼底图像分类系统、方法及电子设备,该系统包括:图像采集设备,包括摄像头,第一通信模块;智能终端,包括电脑或手机,其中电脑或手机包括图像处理模块、第二通信模块;云服务器,包括图像处理模块、第三通信模块;所述系统有两种工作方式,方式一:所述图像采集设备采集眼底图像后,发送采集到的眼底图像至所述智能终端,再由图像处理模块对采集到的眼底图像进行处理,并在所述智能终端上显示图像分类结果;方式二:所述图像采集设备采集眼底图像后,发送采集到的眼底图像至所述云服务器,再由图像处理模块对采集到的眼底图像
眼底彩色图像分类模型训练方法及眼底彩色图像分类方法.pdf
本发明实施例提供了一种眼底彩色图像分类模型训练方法及眼底彩色图像分类方法。该眼底彩色图像分类模型的训练方法,包括:获取不同类别的原始眼底彩色图像;对原始眼底彩色图像进行预处理,得到目标眼底彩色图像;将目标眼底彩色图像输入第一卷积神经网络,输出目标眼底彩色图像对应的眼底血管图像;获取目标眼底彩色图像对应的患者年龄特征和患者性别特征;利用目标眼底彩色图像、眼底血管图像、患者年龄特征和患者性别特征,对第二卷积神经网络进行模型训练,得到眼底彩色图像分类模型。根据本发明实施例,能够提高眼底彩色图像的筛查分类效率和准
一种彩色眼底图像增强方法.pdf
本发明提供一种彩色眼底图像增强方法,步骤包括:对输入的RGB图像进行颜色空间转换,由RGB空间转为HSV空间,得到V分量;对V分量进行基于亮度的自适应幂律算法调整,实现亮度增强,将调整V分量后的HSV空间转为RGB空间;将所得到的RGB空间转换为Lab空间,得到L分量;对所述L分量进行CLAHE处理,实现细节增强;将对所述L分量进行处理后的Lab空间转换为RGB空间,输出增强的RGB图像。本发明通过色彩空间转换分离出颜色信息实现颜色保真;通过对亮度信息进行增强处理实现亮度、细节增强,最终保留到增强图像上并
眼底图像处理方法、分类方法、装置、电子设备及介质.pdf
本发明提供一种眼底图像处理方法、分类方法、装置、电子设备及介质,所述眼底图像处理方法包括:获取待处理眼底图像;提取所述待处理眼底图像的感兴趣区域图像,并对所述感兴趣区域图像进行自适应中值滤波处理,得到第一眼底图像;对所述第一眼底图像执行黑帽运算处理,得到第二眼底图像;对所述第二眼底图像执行图像二值化处理,得到第三眼底图像。本发明提供的眼底图像处理方法,基于眼底图像实现了对眼底血管特征的精准采集,进而基于该血管特征实现对患者是否为高度近视的准确判断。
一种眼底图像增强方法及系统.pdf
本发明涉及眼底图像增强方法及系统。利用眼底学习图像构建血管字典;对待增强眼底图像进行Frangi滤波,利用方向滤波将第二子图像块中的血管分为粗血管和细弱血管,并据此设定血管区域的残差权重及残差阈值;将第二子图像块与字典中各第一子图像块内积,选取内积最大的第一子图像块,并计算其相应稀疏系数;利用选取的第一子图像块和第二子图像块计算残差图像,并利用血管区域的残差权重计算第二子图像块中血管区域的残差,如果残差大于残差阈值,则将残差图像设置为第二子图像块,并重复选取第一子图像块与计算残差过程;利用稀疏系数重构第二