Методи сегментації оптичних зображень очного дна

Abstract

The paper presents a comparative analysis and evaluation of methods for segmenting optical fundus images in order to study their efficiency, accuracy, completeness, and computational complexity in Matlab. The methods analyzed are Otsu, adaptive thresholding, Watershed, K-means, maximum expectation algorithm (EM), and Frangi method. The features, advantages and disadvantages in the context of application for the diagnosis of fundus diseases are considered

У статті проводиться порівняльний аналіз та оцінювання методів сегментації оптичних зображень очного дна з метою дослідження їх ефективності, точності, повноти та обчислювальної складності у Matlab. Проаналізовані методи Otsu, адаптивного порогування, Watershed, K-середніх, алгоритм максимальної очікуваності (EM) та метод Франгі. Розглянуто особливості, переваги та недоліки в контексті застосування для діагностики захворювань очного дна