[发明专利]基于区域增长法的DBSCAN密度聚类方法在审
| 申请号： | 201910681442.X | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110490088A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 孙燕北;竹翠 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11203 北京思海天达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 沈波<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于区域增长法的DBSCAN密度聚类方法，本发明根据眼底图像数据集特殊的空间特点，借鉴了数字图像处理中区域增长法的相关原理对传统DBSCAN方法进行一定的改进，区域增长法首先以眼底图像中某一点为中心，不断的归并每个中心像素点8‑邻域(与该像素点相邻的8个像素点称为8‑邻域)内与该点足够相似的像素点，以此来实现区域增长的效果。相比传统DBSCAN进行眼底血管提取，计算的时间开销有了大幅度改进。 | ||
| 搜索关键词： | 区域增长法 像素点 邻域 数字图像处理 眼底图像数据 中心像素点 空间特点 密度聚类 区域增长 时间开销 眼底图像 眼底血管 归并 改进 | ||
【主权项】：
1.基于区域增长法的DBSCAN密度聚类方法，其特征在于：该方法包括如下步骤，/nS1输入眼底图像；/nS2对输入眼底图像进行均值滤波、对比度增强等预处理；/nS3对预处理后的眼底图像按照从左到右、由上至下的顺序找到一个未处理的点P；/nS4计算点P的8邻域内是否包含大于MinPts个像素点与该点P像素值差小于Eps，若不满足该要求则转S8，若满足该要求，则转S5；/nS5将点P标记为核心点，建立一个新簇C，转S6；/nS6将与点P连通包含在Eps邻域内的数据点的所有核心点与边缘点都加入到新簇C中，转S8；/nS7标记点P为噪声点，转S8；/nS8若输入眼底图像所采集像素点的数据集中还有未标记的数据点，则转S3，否则转S9；/nS9聚类结束，输出结果；/n按照该流程操作就完成了基于区域增长法的DBSCAN眼底血管提取方法。/n
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