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摘要
提出了一种基于改进型Gabor滤波特征的血管分割方法。根据图像中各像素点的Hessian矩阵的特征向量获得各点的血管方向，并依此设置Gabor变换的方向角；提取出各点下不同血管宽度尺度的Gabor特征，建立各点的六维表示向量；通过对六维表示向量降维处理，获取各点二维表示向量；将各点二维表示向量经处理后和原图像G通道相融合，并使用U-Net神经网络对融合后的图像进行分类，实现血管分割。对DRIVE视网膜眼底图像数据集中进行实验，发现该方法对细小血管以及交叉点处血管的检测具有较好的效果。
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