国际群体智能与进化计算杂志

抽象的

使用基于细菌觅食优化的多阈值分析人类视网膜图像中的血管检测

 N Sri Madhava Raja*、G Kavitha 和 S Ramakrishnan

数字视网膜眼底图像中的血管分析是当代

生物医学工程研究。在这项工作中，使用自适应直方图均衡和模糊滤波对正常和异常视网膜图像进行预处理。然后对预处理后的图像进行 Tsallis 多级阈值处理。使用细菌觅食优化技术进一步优化所选方法确定的阈值水平，以改善血管内容。使用相似性度量通过与每个图像的相应基本事实进行比较来验证获得的结果。从最佳多级阈值输出图像中得出统计和 Tamura 特征，以分析健康和病理图像。结果表明，尝试的一系列预处理技术大大增强了边缘信息并提高了分割的有效性。观察到 Tsallis 多级阈值的细菌觅食优化能够提取视网膜血管。相似性度量表明该方法在血管边缘的提取方面提供了显着的改进。此外，从检测到的血管中获得的统计和 Tamura 特征可以更好地区分健康和病理图像。由于视网膜中血管的存在和缺失具有临床意义，因此这些发现似乎很有用。