【正文】 論 視網(wǎng)膜血管是人體唯一可以在活體使用非創(chuàng)傷性手段直接觀察到的血管 ,許多全身性血管病以及代謝性疾病均可使眼底血管受到不同程度的侵犯 ,特別是心、腦、腎等與血管有關(guān)的器官發(fā)生病變 ,眼底血管的改變?cè)谝欢ǔ潭壬峡?反映病變的程度 [1]。 掌紋提取方法 ............................................................................................ 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 掌紋圖像定位點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè) ................................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 ABSTRACT ..................................................................................................................錯(cuò)誤 !未定義書簽。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說 明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。 3) realized the extraction of retinal vessels based on Dijkstra algorithm, programming with VC++。 關(guān) 鍵詞： 視網(wǎng)膜圖像，血管檢測(cè)，圖像分割， Canny,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 2 MINIMALPATH BASED APPROACH TO DETECTION OF RETINAL VESSELS ABSTRACT As an application of image processing, the detection of retinal vessels plays more and more important role in clinical medicine. The main methods of vessel detection include segmentation technique, tracking techniques and fitting techniques. This thesis arms to study the minimalpath based tracking algorithm and the corresponding implementation techniques. The main contributions are the follows: 1) presented a brief review of various published detection methods of retinal vessels。 本文 主要致力于研究基于 采用 Canny 算子與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波相結(jié)合的方法進(jìn)行自適應(yīng)圖像分割算法 及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)。 1 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 摘 要 視網(wǎng)膜血管檢測(cè)作為圖像處理的一個(gè)應(yīng)用在臨床醫(yī)學(xué)中發(fā)揮著愈來愈重要的作用?；趫D像處理的血管檢測(cè)方法主要包括分割技術(shù)、跟蹤技術(shù)和擬合技術(shù)。該研究的主要工作包括： 1）綜述了公開報(bào)道的各種視網(wǎng)膜血管檢測(cè)方法； 2）研究了 Canny 算子與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波相結(jié)合的方法算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)； 3）通 過 VC++ 編程實(shí)現(xiàn)了 Canny 算子與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波相結(jié)合的方法 算法進(jìn)行視網(wǎng)膜血管提?。?4）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。 2) discussed the minimalpath algorithms and their implementations。 4) evaluated the performance of minimalpath algorithm by experiments. Key Words: retinal image, vessel detection, image segmentation, Canny, Mathematical Morphology 3 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。對(duì)本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 作者簽名： 日 期： 4 目 錄 摘 要 ...............................................................................................................................錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第 1 章 緒論 ...................................................................................................................................................5 第 2 章 設(shè)計(jì)方案 ...........................................................................................................................................8 圖像信息的采集 .................................................................................................................................8 采集的過程 ...................................................................................................................................8 圖像命名規(guī)則 ..............................................................................................................................8 數(shù)字圖像預(yù)處理 .................................................................................................................................9 灰度化處理 ..................................................................................................................................9 將掌紋圖像二值化 .................................................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)正方法 ............................................................................................ 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 對(duì)圖像進(jìn)行特征提取 ...................................................................................................................... 10 Gabor 變換 ................................................................................................................................. 10 不變矩 ........................................................................................................................................11 對(duì)圖像進(jìn)行分類識(shí)別 ...................................................................................................................... 12 第 3 章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ........................................................................................................................................ 16 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ...............................................