A New Retinal Vessel Segmentation Method Using Preprocessed Gabor and Local Binary Patterns
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,160
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_053
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
A new retinal vascular tissue segmentation algorithm, which utilizes Gabor wavelet and local binary patterns, is introduced. It would be shown that how a simple preprocessing step would increase the accuracy of algorithm. Different features have been proposed for retinal vessel detection. One of the most famous features adapted is Gabor wavelet. Thanks to multi-resolution property of Gabor, combination of scales can be used to extract features. However, similar features in feature vector would increase the intercorrelation and may lead to poor result. Also, Local Binary Pattern (LBP) is applied. LBP is a powerful feature for texture analysis. A wise pre-processing strategy is applied to image with regard to feature extraction technique. Contrary to previous methods where a simple pre-processing scheme applied for all feature extraction methods, here each feature extraction will utilize its own suitable pre- processing. It is showed that this enhances the result of segmentation. The proposed method has a low dimension feature vector having only four features. The pre-processing step enhances the results in comparison to a previous method in term of area under the ROC curve The computational results of simulations show the high performance of the proposed method in term of accuracy and speed.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Shahram Moin
IEEE Senior Member, Islamic Azad University, Qazvin Branch
Hamed Rezazadegan Tavakoli
IEEE Student Member, Islamic Azad University, Science and Research Branch
Ali Broumandnia
Islamic Azad University, South Tehran Branch
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :