鞏膜血管增強和自適應閾值處理

我試圖在UBIRIS眼睛數據庫的600x800圖像的彩色圖像上完成鞏膜識別後鞏膜鞏膜血管。我的問題是，在我試圖按照這篇論文寫上這個確切的問題後，我的結果與文章中的結果不匹配，增強和閾值沒有給出必要的結果，所以我不能繼續開發我的鞏膜匹配算法。鞏膜血管增強和自適應閾值處理

這裏的參考文件我試圖使用方法：https://scholarworks.iupui.edu/bitstream/handle/1805/2096/Thesis_OneDoc_Thomas_FinalETD.pdf

你會發現在61和62在PDF這不是爲我工作的部分頁面。

這裏是輸入圖像從我做起：

這裏是分割圖像回饋鞏膜區域：

最後，這裏是血管的增強和自適應閾值後的圖像。血管增強已經不像紙一樣好看了，但自適應閾值是完全錯誤的。

最後，這裏是我的MATLAB代碼我試着寫我根據以前與紙：

I = rgb2gray(segmentedImage); 
gaborArray = gabor([3,4,5],[0,90,180,270]); %maybe 0,90,180,270 or 0,45,90,135 
[gaborMag, gaborPhase] = imgaborfilt(I,gaborArray); 
f = zeros(size(I,1),size(I,2)); 
for i = 1:size(I,1) 
    for j = 1:size(I,2) 
     for k = 1:12 
      f(i,j) = f(i,j) + gaborMag(i,j,k).^2; 
     end 
     f(i,j) = sqrt(f(i,j)); 
    end 
end 

maxh = max(f(:)); 

for i = 1:size(I,1) 
    for j = 1:size(I,2) 
     f(i,j) = f(i,j)/maxh; 
    end 
end 

TH = 0.33; 
[x,y] = find(f~=0); 
hist = [x,y]; 
histH = histogram(hist,255,'Normalization','probability'); 
dataH = histH.Values; 

thresholdsH = zeros(1,255); 

%calculate sum minus constant for each case of T with absolute value and save into array 
for i = 1:255 
    currentH = 0; 
    for j = 1:i 
     currentH = currentH + dataH(j); 
    end 
    currentH = currentH - TH; 
    currentH = abs(currentH); 
    thresholdsH(i) = currentH; 
end 

[MH, thH] = min(thresholdsH); 
thH = thH/255; 

B = zeros(size(I,1),size(I,2)); 

for i = 1:size(I,1) 
    for j = 1:size(I,2) 
     if(f(i,j) > thH) 
      B(i,j) = 1; 
     else 
      B(i,j) = 0; 
     end 
    end 
end 

filteredImage = B;

誰能幫助我通過這個代碼中發現的問題？首先，我不確定我是否在文中提到的4個均勻方向給Gabor濾波器組提供正確的參數。之後，通過f的最大值進行歸一化，否則在血管強化之後已經獲得完全白色的區域。你認爲這個代碼的問題在哪裏？據我瞭解這篇文章，我完全按照它在那裏提到的那樣做。

來源

2016-05-15 rafanadal