Förbättring, följt av segmentering, kvantifiering och modellering, av blodkärl i retinala bilder spelar en viktig roll vid datorstödd retinopatidiagnos. I den här artikeln introducerar vi en ny kärlförbättringsmetod som är bowlerhattransform baserad på matematisk morfologi. Den föreslagna metoden kombinerar olika strukturerande element för att upptäcka medfödda egenskaper hos fartygsliknande strukturer. Vi utvärderar den föreslagna metoden kvalitativt och kvantitativt, och jämför den med de befintliga, state-of-the-art metoder med hjälp av både syntetiska och verkliga dataset. Våra resultat visar att den föreslagna metoden uppnår högkvalitativ kärlliknande strukturförbättring både i syntetiska exempel och i kliniskt relevanta retinala bilder, och visar sig kunna upptäcka fina kärl samtidigt som de förblir robusta vid korsningar.
Nyligen, i REF, en flerskalig bowler-hat transform metod baserad på matematisk morfologi för kärl förbättring föreslås.
The Multiscale Bowler-Hat Transform for Blood Vessel Enhancement in Retinal Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}