[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： | |||
| 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 | ||
【权利要求书】：
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，
S1输入眼底图像；
S2对输入眼底图像进行均值滤波、对比度增强等预处理；
S3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；
S4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；
S5将点P标记为核心点，建立一个新簇C，转S6；
S6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；
S7标记点P为噪声点，转S8；
S8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；
S9聚类结束，输出结果；
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。
2.根据权利要求1所述的基于区域增长法的DBSCAN密度聚类方法，其特征在于：
对于眼底图像中三类像素点的判定条件修改为如下，
1)核心点：在眼底图像中的某个像素点8-邻域内与该像素点距离小于Eps点的数目大于最少个数MinPts的像素点；
2)不满足核心点要求，但落在核心点8邻域内即属于边缘点的点；
3)既不是核心点也不是边缘点的点。
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