Även om aktuell litteratur överflödar i en mängd olika edge detektion algoritmer, de inte alltid leder till acceptabla resultat i att extrahera olika funktioner i en bild. I den här artikeln tar vi upp problemet med att upptäcka blodkärl i näthinneavbildningar. Blodkärl har nsually dålig lokal kontrast och tillämpningen av befintliga edge detektion algoritmer ger resultat som inte är tillfredsställande. Vi introducerar en operatör för funktionsextraktion baserad på de optiska och rumsliga egenskaperna hos objekt som ska kännas igen. Den grå-nivå profilen av tvärsnittet av ett blodkärl är ungefärlig genom en Gaussisk formad kurva. Begreppet matchad filterdetektering av signaler används för att upptäcka bitvis linjära segment av blodkärl i dessa bilder. Vi konstruerar 12 olika mallar som används för att söka efter fartygssegment längs alla möjliga riktningar. Vi diskuterar olika frågor relaterade till genomförandet av dessa matchade filter. Resultaten jämförs med de som erhållits med andra metoder. Den automatiska upptäckten av blodkärl i näthinnan kan hjälpa läkare att diagnostisera okulära sjukdomar.
En annan metod konstruerar optimala matchade filter med formen av en Gaussian profil REF.
Detection of blood vessels in retinal images using two-dimensional matched filters.
{'venue': 'IEEE transactions on medical imaging', 'journal': 'IEEE transactions on medical imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}