使用局部二值模式的眼底图像中视网膜动脉与静脉自动识别
计算机视觉与模式识别
2016-05-04 v1
摘要
视网膜图像的动脉与静脉（AV）分类是必要任务的关键，例如小动脉-小静脉直径比（AVR）的自动测量。本文全面回顾了AV分类方法的最先进水平。为改进先前方法，提出了一种基于局部二值模式的新方法（LBP）。除了简单性外，LBP对低对比度和低质量眼底图像具有鲁棒性；并且它通过包含额外的AV纹理和形状信息来辅助处理过程。实验结果将新方法的性能与最先进水平进行了比较；同时也比较了具有不同特征提取和分类方案的方法。
引用
@article{arxiv.1605.00763,
title = {Automatic Identification of Retinal Arteries and Veins in Fundus Images using Local Binary Patterns},
author = {Nima Hatami and Michael Goldbaum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.00763},
year = {2016}
}