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基于结构化随机决策森林的眼底图像血管边缘快速检测姜平窦全胜山东省高校智能信息处理重点实验室山东工商学院烟台山东工商学院计算机科学与技术学院烟台吉林大学计算机科学与技术学院长春摘要眼底图像血管边缘检测是对血管曲度和扩张程度进行自动分析的前提眼底血管具有较好的局部结构如平行直线或型连接等利用局部图像中的结构特征进行学习以建立准确高效的血管边缘检测器将局部边缘掩码预测问题形式化表示为随机决策森林中的结构化学习框架提出的新决策树学习方法能够准确的将结构化标记映射到离散空间中以便进行标准信息增益计算对眼底
基于结构化随机决策森林的眼底图像血管边缘快速检测 姜平1,2,3, 窦全胜1,2 ( 山东省高校智能信息处理重点实验室(山东工商学院), 烟台 264005)1 (山东工商学院计算机科学与技术学院, 烟台 264005)2 (吉林大学计算机科学与技术学院， 长春 130012) 3 摘 要 眼底图像血管边缘检测是对血管曲度和扩张程度进行自动分析的前提。眼底血管具有较好的局部结构，如平行直线或T型连接等。利用局部图像中的结构特征进行学习以建立准确、高效的血管边缘检测器，将局部边缘掩码预测问题形式化表示为随机决策森林中的结构化学习框架，提出的新决策树学习方法能够准确的将结构化标记映
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