[发明专利]一种基于神经网络学习的核性白内障图像处理方法有效
| 申请号： | 202211239126.5 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115937085B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 姜德迅;刘洁 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/30;G06T7/90;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150086 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络学习的核性白内障图像处理方法，属于计算机机器学习技术领域。为解决不同采集环境下图像规格不统一、图片质量不一致的干扰的问题。本发明在裂隙灯设备下得到核性白内障图像，对其进行动态二值化预处理；根据得到的二值化图像，在图像中定位晶状体位置；基于LOCSIII标准图，对核性图像的特征基准点进行定位；判断待检图像中与基准点颜色的相似程度，作为核性图像的特征值；将待检测图像的特征值组，以及对应的人工检测结果，训练神经网络模型，通过神经网络模型的计算，得到白内障图像的处理结果。本发明避免了不同白内障采集设备、不同采集环境下图像规格不统一、图片质量不一致的干扰，得到了较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 学习 白内障 图像 处理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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