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眼底视网膜血管增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值

眼底视网膜血管增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值

说明

在上一篇文章中讲到，Hessian矩阵的特征值能够很好地描述眼底图像的血管信息。眼底的血管部分是一个管状的结构，高斯二阶导的响应值比较大；眼底的背景是均匀部分，高斯二阶导的响应值比较小。因此，血管点处的Hessian矩阵特征值一大一小，血管交叉点处Hessian矩阵特征值两个都很大，背景点处Hessian矩阵的特征值两个都很小。frangi滤波就是基于hessian矩阵实现的。
然后实际上，在眼底图像上，我们不需要像frangi那样构造那么复杂的滤波函数，只用简单的hessian矩阵最大特征值也可以很多地增强血管了。

实验结果

眼底视网膜血管增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值_第1张图片

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