基于特征融合的多模块无监督学习视网膜血管分割系统

摘要

本发明涉及一种基于特征融合的多模块无监督学习视网膜血管分割系统，包括：图像去噪和增强模块，用于对彩色眼底图像去噪，增强彩色眼底图像对比度；特征提取和融合模块，用于提取彩色眼底图像像素的不变矩特征、Hessian矩阵特征、Gabor小波特征、相位一致性特征、Candy边缘算子特征，并融合为特征向量；多模块学习模块，用于将彩色眼底图像像素的特征向量分割为多个模块，并分别聚类；以及，合成和结果分析模块，用于对聚类结果合成，并比对分析。本发明提出的系统弥补了有监督的视网膜血管分割方法须以专家手动标记血管为金标准、存在训练样本获取困难和训练时间长等方面的不足。