Matlab去噪代码-VesselExtract：使用U-net CNN进行血管分割并去除眼底图像中的血管
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简介：
VesselExtract是一款基于Matlab开发的工具箱，采用U-net卷积神经网络技术高效地从眼底图像中精确提取和去除血管，实现高质量去噪。
在MATLAB环境中开发了一种基于CNN的系统来去除图像中的噪声并提取船只形状特征，用于对血管进行分割，并从眼底图像中移除血管部分。通过使用清理过的眼底版本，在其上方训练分类器以及经过训练的分析工具，以识别与血管形状相关的临床特征，从而提供更精确的诊断模型。
该系统使用的数据集包括DRIVE和STARE两个数据库。对于STARE数据集，采用了Valentina Kouznetsova注释的目标血管图作为参考，因为其提供了更为详尽的信息。为了生成用于训练的大规模图像块（256X256像素），编写了专门的数据预处理脚本以及数据集生成笔记本。
这些补丁是随机创建的，并且为增强模型的鲁棒性，在训练过程中还会考虑图像翻转和添加噪声的情况。为了能够顺利使用该系统，建议按照以下目录结构来组织DRIVE和STARE数据库：
```
VesselExtract/
├── DRIVE
│ ├── test
│ └── training
├── STARE
│ ├── labels-vk
│ └── stare-images
└── generate_patches.ipynb # 数据预处理及数据集生成脚本所在位置。
```
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