一种基于眼底图像局部特征的渗出物自适应检测算法

1：实验设计与方法选择：

该算法采用包括预处理、暗结构去除、候选区域检测、视盘移除、形态学重建和自适应阈值处理在内的图像处理技术。由于绿色通道对比度高，使用RGB眼底图像的绿色通道进行分割。

2：样本选择与数据来源：

算法在三个数据库上进行测试：DIARETDB1（89张图像）、MESSIDOR数据库以及本地医院数据库（156张图像）。

3：实验设备与材料清单：

MATLAB R2013b软件，CPU主频@2.1GHz，4GB内存，64位操作系统。

4：1GHz，4GB内存，64位操作系统。 实验流程与操作步骤：

4. 实验流程与操作步骤：预处理通过映射强度值进行对比度增强。使用数学形态学操作去除血管等暗结构。利用局部方差和中值滤波器检测候选区域。通过平均滤波器定位并移除视盘。执行形态学重建，并基于局部图像特性计算自适应阈值。

5：数据分析方法：

性能评估采用基于病灶和基于图像的灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确率。