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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多图层采样的视网膜图像血管部位识别方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：采集视网膜图像；S2：预处理；S3：检测视网膜图像边缘并进行二值化处理；S4：预处理；S5：拉普拉斯金字塔分解边缘视网膜图像；S6：视网膜图像血管部位识别模型对多图层边缘视网膜图像的血管部位进行识别，比较多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果，若多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同，则结果为视网膜图像血管部位识别结果，反之，重复步骤S1‑S6，直至多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同；本发明能够提高视网膜图像血管部位识别的精准性，同时能够同时对多个边缘视网膜图像样本进行识别，提高识别速度。
主权项：1.一种基于多图层采样的视网膜图像血管部位识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集待识别人员的视网膜图像；S2：对待识别人员的视网膜图像进行预处理，得到预处理后的视网膜图像；S3：基于边缘检测算法检测预处理后的视网膜图像的边缘并基于预设的二值化处理规则进行二值化处理，得到边缘视网膜图像；S4：对边缘视网膜图像进行预处理；S5：基于拉普拉斯金字塔对边缘视网膜图像进行分解，得到多图层边缘视网膜图像；S6：基于视网膜图像血管部位识别模型对多图层边缘视网膜图像的血管部位进行识别，比较多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果，若多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同，则结果为视网膜图像血管部位识别结果，反之，重复步骤S1-S6，直至多图层边缘视网膜图像的血管部位识别结果相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于多图层采样的视网膜图像血管部位识别方法
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