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发明公开
结合深度可分离卷积与通道加权的FCN视网膜图像血管分割无效

公开(公告)号：CN108510473A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810192757.3

申请日：2018-03-09

申请人： 天津工业大学

发明人： 耿磊 , 高增来 , 肖志涛 , 张芳 , 吴骏 , 邱玲

IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11

摘要： 本发明涉及一种结合深度可分离卷积与通道加权的FCN视网膜图像血管分割方法，包括：1)对眼底图像的绿色通道进行CLAHE及Gamma校正以增强对比度；2)为了适应网络训练，对增强后的图像进行分块以扩充数据；3)以深度可分离卷积代替标准的卷积方式以增加网络宽度，同时引入通道加权模块，以学习的方式显式地建模特征通道的依赖关系，提高特征的可分辨性。将二者结合应用于FCN网络中，以专家手动标识结果作为监督在DRIVE数据库进行实验。结果表明，该方法可以实现较为精确的视网膜图像血管分割，并且具有较高的鲁棒性。