視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究畢業(yè)論文設(shè)計(jì)(參考版)
2024-08-30 08:22本頁面
【正文】 浙江省“新苗人才計(jì)劃”項(xiàng)目 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目研究報(bào)告 29 數(shù)據(jù)庫圖像資料 。在此期間，老師給予了我們很多關(guān)心、寬容和支持，同時(shí)，感謝蘇老師和所有幫助過我們的 教師，正是在老師們的幫助下，才使得課題順利的完成。這不僅豐富了我們的知識(shí)而且更開闊了我們的視野。 }。 private: //灰值腐蝕基本運(yùn)算 ,灰值開、閉、形態(tài)學(xué)梯度等操作都要調(diào)用這個(gè)函數(shù) void BasicErosionForGray(unsigned char *imgBufIn, unsigned char *imgBufOut,int imgWidth,int imgHeight,int *maskBuf, int maskW, int maskH)。 ~Morphology()。 //灰值閉 void GrayClose()。 //灰值膨脹 void GrayDilation()。 CSize GetDimensions()。 public: Morphology()。 int m_maskW。 int m_nColorTableLengthOut。 private: int m_imgWidthOut。 //輸出圖像位圖數(shù)據(jù)指針 unsigned char * m_lpImgDataOut。 delete [] T_ImgDataOut_S。 delete [] T_ImgDataOut_X。 memcpy(thism_lpImgDataOut,T_ImgDataOut_S ,LineByte * thism_imgWidthOut)。 } //非極大值限制 thisNoMaxSuppress(thism_lpImgDataOut,T_ImgDataOut_X,T_ImgDataOut_Y,thism_imgWidth, thism_imgHeight,T_ImgDataOut_S)。 i LineByte * thism_imgWidthOut。 //求 Y的梯度 thisTemplateEdge(T_ImgDataOut_G,thism_imgWidth,thism_imgHeight,thism_nBitcount,Grad_maskY,3,3,T_ImgDataOut_Y,true)。 //Gauss 平滑 thisTemplateEdge(m_pImgData,thism_imgWidth,thism_imgHeight,thism_nBitcount,G_mask,5,5,T_ImgDataOut_G,false)。 T_ImgDataOut_S = new unsigned char[LineByte * thism_imgWidthOut]。 T_ImgDataOut_X = new unsigned char[LineByte * thism_imgWidthOut]。 unsigned char * T_ImgDataOut_S。 unsigned char * T_ImgDataOut_X。 int LineByte = (thism_imgWidth * thism_nBitcount/8 + 3 ) / 4 * 4。 } thism_imgHeightOut = thism_imgHeight。 if(m_nColorTableLengthOut != 0) { thism_lpColorTableOut = new RGBQUAD[thism_nColorTableLengthOut]。 } thism_nBitCountOut = m_nBitcount。 } if(thism_lpColorTableOut != NULL) { delete []m_lpColorTableOut。 浙江省“新苗人才計(jì)劃”項(xiàng)目 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目研究報(bào)告 24 if(thism_lpImgDataOut != NULL) { delete []m_lpImgDataOut。 Grad_maskY[7] = 1。 Grad_maskY[5] = 0。 Grad_maskY[3] = 0。 Grad_maskY[1] = 1。 Grad_maskX[8] = 0。 Grad_maskX[6] = 0。 Grad_maskX[4] = 0。 Grad_maskX[2] = 0。 Grad_maskX[0] = 0。 int Grad_maskX[9]。 G_mask[23] = 4。 G_mask[21] = 4。 G_mask[19] = 4。 G_mask[17] = 12。 G_mask[15] = 4。 G_mask[13] = 12。 G_mask[11] = 12。 G_mask[9] = 4。 G_mask[7] = 12。 G_mask[5] = 4。 G_mask[3] = 4。 G_mask[1] = 4。 void ImgSegment::Canny() { //定義高斯模板 int G_mask[25]。imgOut,BOOL flag)。 //非極大值控制 void NoMaxSuppress(unsigned char * imgIn, unsigned char * img_GradX,unsigned char * img_GradY,int nWidth,int nHeigth,unsigned char * imgOut )。 //最后的邊緣連接函數(shù) void Hysteresis(unsigned char * imgIn, int nWidth, int nHeight, double dRatioLow,double dRatioHigh, unsigned char *imgOut)。 int ComputeGrad(int X_Grad,int Y_Grad )。 void Laplacian()。 void Reberts()。 浙江省“新苗人才計(jì)劃”項(xiàng)目 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目研究報(bào)告 22 ~ImgSegment()。 public: ImgSegment()。 int m_imgHeightOut。 //輸出圖像的顏色表 LPRGBQUAD m_lpColorTableOut。 浙江省“新苗人才計(jì)劃”項(xiàng)目 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目研究報(bào)告 20 參考文獻(xiàn) [1] 張惠蓉 .眼微循環(huán)及其相關(guān)疾病 [M].北 京：北京醫(yī) 科大學(xué)中國(guó)協(xié)和醫(yī)科大學(xué)聯(lián)合出版社 ， 1993. [2] 吳振中 .現(xiàn)代臨床眼科學(xué) [M].長(zhǎng)沙 ： 湖南科學(xué)技術(shù)出版社 ， 1996. [3] 湯敏，王惠男 .彩色視網(wǎng)膜血管圖像的自動(dòng)分割算法 [J].儀器儀表學(xué)報(bào) ， 2020， 28（ 7）： 12811285. [4] 姚暢，陳后金，李居朋 .基于過渡區(qū)提取的視網(wǎng)膜血管分割方法 [J].電子學(xué)報(bào)， 2020， 36 (5)： 974978. [5] 潘立豐，王利生 .一種視網(wǎng)膜血管自適應(yīng)提取方法 [J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2020， 11 (3)： 310316. [6] Gonzalez C Rafael, Woods E R ichard. 數(shù)字圖像處理 (第二版 )[M ], 北京 : 電子工業(yè)出版社 , 2020: 463～ 474 [7] Canny J. A putational app roach to edge detection [J ]. IEEE Transactions on Pattern A nalysis and M ach ine Intelligence,1986, 8 [8] Dem igny D, Kam le T. A discrete exp ression of Canny’s criteria for step edge detecto r perfo rmances evaluation [ J ]. IEEE Transactions on Pattern A nalysis and M ach ine Intelligence, 1997, 19 (6) : 1199～ 1211. 浙江省“新苗人才計(jì)劃”項(xiàng)目 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目研究報(bào)告 21 附錄 1 視網(wǎng)膜血管分割系統(tǒng) 處理圖像的程序 (Canny,Sobel等 )： //專門用來出來圖像分割的一個(gè)類 class ImgSegment : public ImgCenterDib { public: //輸出圖像每像素的位數(shù) int m_nBitCountOut。生物特征身份識(shí)別具有傳統(tǒng)方法所無法比擬的高準(zhǔn)確性、高安全性、高可靠性等優(yōu)點(diǎn)，能夠克服傳統(tǒng)方法的弊端。另外，雖然我們從實(shí)驗(yàn)方面驗(yàn)證了視網(wǎng)膜圖像邊緣識(shí)別系統(tǒng)的性能和可靠性，但還需要在理論上對(duì)視網(wǎng)膜的檢測(cè)唯一性與不變性方面作進(jìn)一步的探討。 工作展望 雖然本課題的研究取得了一定的進(jìn)展，但視網(wǎng)膜技術(shù)及系統(tǒng)的最終完善還有待進(jìn)一步的研究。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)對(duì)于膨脹與腐蝕的掌握。在 Canny 算法的基礎(chǔ)上使圖像變得更加的清晰。也發(fā)現(xiàn)了這幾種算發(fā)中 LOG 與 Canny 的檢測(cè)能力比其他的要好一點(diǎn)。本身 Canny 算法在邊緣檢測(cè)算法中已經(jīng)算是比較好的一種算法，與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的結(jié)合讓它變得更加的完美。 經(jīng)過項(xiàng)目的研究和系統(tǒng)的開發(fā)，形成了以下研究成果： 1）建立了可用于視網(wǎng)膜
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