isodata的matlab代码博客reitna-segmentation 视网膜图像分割提取血管复杂结构 详情见： 用法：运行 mainDemo.m 步骤 1：从文件夹“retina_images\1.tif”读取 matlab 工作区中的视网膜图像。 步骤 2：将分割算法应用于输入的视网膜图像。 ISODATA算法用于从视网膜图像中分割血管。 使用迭代 isodata 方法的 ISODATA 计算全局图像阈值。 LEVEL = ISODATA(I) 计算可用于将强度图像转换为具有 IM2BW 的二值图像的全局阈值 (LEVEL)。 LEVEL 是一个归一化的强度值，位于 [0, 1] 范围内。 这种选择阈值的迭代技术是由 Ridler 和 Calvard 开发的。 视网膜分割图像： 步骤 3：加载真实图像（label_images/1.tif）以比较分割算法的结果。 现在我们有两个图像。 即一个是ground truth，另一个是分割结果。 为了比较算法的性能，我们计算了“真视网膜”和“假视网膜”以及“真背景”和“假背景”。 以下代码部分显示了上述参数的计算 number_of_p

【图像分割】视网膜图像分割【含Matlab源码 382期】.zip

提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法，该方法采用圆环结构划分关键点周围区域，通过局部梯度方向直方图构造特征描述子，并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明，该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率，相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。

糖尿病视网膜图像数据集 ，只有526个样本，一半样本患有糖尿病视网膜病变，一半样本没有。数组的元数据在Binary Dataframe CSV中给出，图像在同一索引的数组上 糖尿病视网膜图像数据集 ，只有526个样本，一半样本患有糖尿病视网膜病变，一半样本没有。数组的元数据在Binary Dataframe CSV中给出，图像在同一索引的数组上

实现的算法基于最大主曲率。这里提取视网膜图像的绿色切片以分割血管。然后在高斯滤波图像的每个像素中获得最大主曲率。经过一些对比度增强后，使用以下方法获得最终分割图像ISO 数据阈值。 该算法使用驱动器数据库中的图像进行验证。 (准确度> 0.94)

视网膜眼底图像确实包含可以使用简单的形态学操作检测到的渗出物（异常）

视网膜图像数据库HRF数据集（15）一组视网膜眼底图像，用于视网膜增强，视网膜提取，视网膜识别等操作。

基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类

音视频-图像处理-视网膜图像处理算法及应用研究.pdf

音视频-图像处理-视网膜图像处理与分析中关键技术研究.pdf