【正文】 alization. 3） Do the segmentation of retinal images using adaptive threshold algorithm via VC++ programming algorithm. 4） Test the validity of the algorithm by experiments. Key Words: retinal image, adaptive threshold， image segmentation , V 目錄 摘 要 ............................................................................................................................... III ABSTRACT ..................................................................................................................... IV 目錄 .................................................................................................................................. V 第 1 章 緒論 ................................................................................................................. 1 本課題研究的目的及意義 ..................................................................................... 1 當(dāng)前的研究進(jìn)展和存在的問(wèn)題 .............................................................................. 2 基于并行邊界的分割方法 —— Canny自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)方法 ........................... 3 基于串行邊界的分割方法 ——追蹤的分割方法 ................................................ 3 基于并行區(qū)域的分割法 ——聚類(lèi)分割法 .......................................................... 4 基于串行區(qū)域的分割法 ——區(qū)域生長(zhǎng)分割法 ................................................... 4 本課題研究的主要內(nèi)容及貢獻(xiàn) .............................................................................. 5 本論文的結(jié)構(gòu) ....................................................................................................... 5 第 2 章 基 本算法原理 ................................................................................................... 6 并行區(qū)域分割 ....................................................................................................... 6 固定閾值算法 .................................................................................................... 6 自適應(yīng)閾值算法 ................................................................................................. 7 第 3 章 基于自適應(yīng)算法的視網(wǎng)膜圖像分割 .................................................................... 9 核心算法 .............................................................................................................. 9 固定閾值 ........................................................................................................... 9 自適應(yīng)閾值 ..................................................................................................... 10 canny 算子 ...................................................................................................... 12 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ............................................................................................................ 15 性能分析 ............................................................................................................ 18 第 4 章 總結(jié) ............................................................................................................... 19 參考文獻(xiàn) .......................................................................................................................... 20 附錄 核心代碼 ................................................................................................................. 22 VI 致謝 ................................................................................................................................. 32 軟件使用說(shuō)明書(shū) ............................................................................................................... 33 寧波工程學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 1 第 1章 緒論 本課題研究的目的及意義 圖 1 眼底結(jié)構(gòu)示意圖 由哈佛公共 衛(wèi)生學(xué)院和世界衛(wèi)生組織聯(lián)合展開(kāi)的一項(xiàng)長(zhǎng)期的研究表明 ,在發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家 ,包含中風(fēng)和糖尿病在內(nèi)的心血管疾病是導(dǎo)致死亡的首要原因之一 .一個(gè)可以有效預(yù)測(cè)心血管疾病發(fā)生和幫助治療的手段 ,將每年挽救和提高廣大群體的生活質(zhì)量 ,在如高血壓 ,心血管和心衰竭等疾病的癥狀明顯出現(xiàn)前 ,循環(huán)系統(tǒng)的檢測(cè)可以為此提供證據(jù) .這一點(diǎn)已經(jīng)在 等人 [1]的通過(guò)對(duì)大量研究得到的綜述中被證實(shí) .這些研究中包含的大量主訴同通過(guò)視網(wǎng)膜檢測(cè)即可發(fā)現(xiàn)的循環(huán)問(wèn)題和跡象相聯(lián)系 .對(duì)人類(lèi)眼睛血管的檢測(cè) ,可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生和輔助診斷 ,以及追蹤一系列與循 環(huán)系統(tǒng)相關(guān)的疾病和癥狀 . 另外， 視網(wǎng)膜，具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)， 在身份鑒別等高層次安全保密方面有重要的應(yīng)用前景。 本文 致力于研究基于自適應(yīng)閾值的視網(wǎng)膜圖像分割算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)。 作者簽名： 日 期： III 基于自適應(yīng)閾值的視網(wǎng)膜圖像分割算法及程序設(shè)計(jì) 摘 要 視網(wǎng)膜圖像分割作為圖像處理的一個(gè)應(yīng)用在臨床醫(yī)學(xué)和身份鑒定中發(fā)揮著愈來(lái)愈重要的作用。對(duì)本研究提供 過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（論 文） 設(shè)計(jì)（論文）題目： 基于自適應(yīng)閾值的視網(wǎng)膜圖像 分割算法及程序設(shè)計(jì) II 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)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。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(guò)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(guò)的材料。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)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)?？梢圆捎糜坝?、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。當(dāng)前的圖像分割方法主要包括并行邊界分割、串行邊界分割、并行區(qū)域分割和串行區(qū)域分割等。文 章內(nèi)容主要包括： 1）綜述了公開(kāi)報(bào)道的各種視網(wǎng)膜圖像的分割方法； 2）研究了并行區(qū)域分割方法中基于自適應(yīng)閾值的視網(wǎng)膜圖像分割的算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)； 3）通過(guò) VC++ 編程實(shí)現(xiàn)了用 自適應(yīng)閾值 算法進(jìn)行視網(wǎng)膜圖像分割； 4）通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。而且 與臉像、聲音等非接觸式的身份鑒別方法相比，視網(wǎng)膜具有更高的準(zhǔn)確性。基于視網(wǎng)膜的身份鑒別技術(shù)日益得到學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的重視。這導(dǎo)致采用常用的圖像處理方法很難分割出滿意的效果，尋找合適的視網(wǎng)膜圖像分 割方法是難點(diǎn)所在。本文就重點(diǎn)研究基于自適應(yīng)閾值的視網(wǎng)膜圖像分割算法。國(guó)內(nèi)外發(fā)表了許多關(guān)于視網(wǎng)膜圖像分割檢測(cè)的文章。 根據(jù)分割方法的不同，可分為： [2]：對(duì)圖像上的每一點(diǎn)所作的分割處理不依賴(lài)與其他的點(diǎn)處理結(jié)果，同時(shí)地在所有點(diǎn)上進(jìn)行分割運(yùn)算。在處理圖像時(shí)不但利用了本身像素的信息，而且利用前面已經(jīng)處理像素的結(jié)果。 [2]：采用 并行的算法對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)實(shí)現(xiàn)圖像的分割。主要特點(diǎn)是整個(gè)處理過(guò)程分解為順序的多個(gè)步驟依次進(jìn)行。 如下圖２為當(dāng)如上所述的分割方法的框架表： 寧波工程學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 3 圖 2 圖像分割方法框架 基于并行邊界的分割方法 —— Canny 自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)方法 [3] 基于 Canny算子 [2],提出了一種 Canny自適應(yīng)的邊緣檢測(cè)方法。 Canny自適應(yīng)算法將整幅圖像分割為若干子圖像 ,并根據(jù)各子圖像的邊緣梯度信息 ,結(jié)合全局邊緣梯度特征信息自適應(yīng)地生成動(dòng)態(tài)閾值 ,提高了邊緣檢測(cè)的自動(dòng)化程度 ,在實(shí)際的應(yīng)用中獲得了很好的效果。 Canny自適應(yīng)算法普遍適用于各類(lèi)圖像的階躍邊緣 ,本算法保持了傳統(tǒng) Canny 算子的優(yōu)點(diǎn) ,提高了抑 制噪聲的能力 ,而且在算法復(fù)雜度和計(jì)算時(shí)間上均小于傳統(tǒng)Canny算子 ,得到的邊緣輪廓圖信噪比高 ,連通性好 ,更重要的是本算法能夠自適應(yīng)的生成高、低閾值檢測(cè)圖像邊緣 ,自動(dòng)化程度高 ,為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配進(jìn)行了有益的探索。 寧波工程學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 4 基于串行邊界的分割方法 —— 追蹤的分割方法