[发明专利]基于最大曲率法和多尺度Hessian矩阵的静脉图像增强方法在审
| 申请号： | 202011131164.X | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112017132A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 韩静;赵壮;张毅;陈霄宇;郭恩来 | 申请（专利权）人： | 南京知谱光电科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张学彪 |
| 地址： | 211505 江苏省南京市六合*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大曲率法和多尺度Hessian矩阵的静脉图像增强方法，属于浅表静脉分布图像的获取与处理技术领域。其首先确定四个方向的静脉中心线，并且设定尺度因子的范围和迭代步长，接着初始化尺度因子之后进行Hessian增强，获得增强图像，然后尺度因子进行迭代，直至其超过范围最大值；然后将各个方向的增强结果进行比较，保留最大值；最后将四个方向的最大相应相加，获得最终的增强结果。本发明基于最大曲率法和多尺度Hessian矩阵的静脉图像增强方法，提取出的静脉结构完整连贯，细节丰富，改善了单尺度方法增强结果中的断线和细弱静脉增强效果不明显的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 曲率 尺度 hessian 矩阵 静脉 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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