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3. 质量评估

本章提出了一种基于0到1分数的自动图像质量评估方法。该方法利用了一组新的特征来间接描述患者血管的形态。为此，我们开发了一个完整的算法实现，并对其进行了测试。实验结果显示，该算法能够在配备3.4 GHz Intel Pentium 4及2 GB Windows RAM的计算机上，在大约2秒内完成评估。这项工作的一部分已发表在Giancardo等人的文章中。

3.1 检测

目前市面上已经有一些用于评估图像质量的算法。例如，Fleming等人(2006)提出了基于黄斑区域中可见血管长度的评估方法，而Lee和Wang(1999)以及Lalonde等人(2001)则提出了基于参考图像边缘和亮度的方法。此外，Niemeyeer等人(2006)还开发了一个采用多尺度滤波器组响应的无监督分类器。然而，以上所有现有方法都存在明显的问题：它们未充分考虑视网膜图像中特殊的结构特征，且算法运行时间相对较长。更多细节可以参考第2.2.5节。

3.2 方法

在本研究中，我们的质量目标是开发一种能够全面评估视网膜图像质量的系统。为此，我们提出了一个新的特征提取方法，以更准确地反映图像的整体质量水平。特征的设计注重对视网膜特殊结构的描述，以确保评估结果的准确性。