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2023, 05, v.44 44-50
基于多颜色空间融合的图像分割算法研究与改进
基金项目(Foundation): 福建省教育厅中青年教师科研项目(科技)(JAT210704)
邮箱(Email): chxe@fjcpc.edu.cn;
DOI: 10.19724/j.cnki.jmju.2023.05.006
摘要:

针对视网膜图像中血管结构复杂,且在常用的RGB颜色空间中细节区域分割不精确等问题,提出了一种基于改进UNet网络的多颜色空间融合的图像分割算法。首先将图像由RGB颜色空间分别转换到HSV、Lαβ、YCbCr颜色空间,然后在UNet网络中引入多颜色空间融合的改进模块,接着对预处理后的视网膜图像进行分割,最后通过不同融合方式进行实验并对比分析。实验结果表明,改进算法的分割效果优于传统UNet网络。

Abstract:

Aiming at the problems, like complex retinal vessel images and inaccurate segmentation of detail regions in RGB color space, an image segmentation algorithm based on UNet network with multi-color space fusion is proposed.Firstly, the images are converted from the RGB color space to the HSV,Lαβ,and YCbCr color spaces, and then the improved module of multi-color space fusion is joined in the UNet network.The pre-treated retinal image is segmented, and the experiments and comparative analysis are carried out for different fusion methods.Experimental results show that the dice index of the proposed algorithm is better than that of the traditional UNet network.

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基本信息:

DOI:10.19724/j.cnki.jmju.2023.05.006

中图分类号:TP391.41

引用信息:

[1]陈小娥,陈德涛.基于多颜色空间融合的图像分割算法研究与改进[J].闽江学院学报,2023,44(05):44-50.DOI:10.19724/j.cnki.jmju.2023.05.006.

基金信息:

福建省教育厅中青年教师科研项目(科技)(JAT210704)

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引用

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