Frangi 的血管增强方法matlab程序，可直接运行，有实例血管图

Frangi滤波是基于Hessian矩阵构造出来的一种边缘检测增强滤波算法在上面的Hessian程序中，高斯平滑参数σ为标准差，对于血管这种线形结构，当尺度因子 σ 与血管的实际宽度最匹配时，滤波器的输出最大。所以作为空间尺度因子，迭代可以得到不同尺度的输出。局部特性分析的窗口矩形的半宽一般为 3σ。

项目流程主要分为两部分：预处理、分割提取。预处理的任务是滤除噪声、增强图像对比度及增强血管边缘，以便后续处理，包括：中值滤波、CLAHE、同态滤波。分割提取的任务是处理经过预处理的眼底图像，提取分割出血管，包括：Frangi滤波、阈值处理、形态学处理。

为解决桥梁底部裂缝检测结果受噪声影响大的问题,提出一种基于Bilateral-Frangi滤波的裂缝检测算法。常规Frangi滤波算法的物理模型与裂缝的灰度值分布具有极高的匹配度,但其预处理环节在平滑噪声的同时会去除裂缝的高频信息,即会破坏裂缝的边缘结构。针对此问题,本文优化了常规Frangi算法的物理模型,在预处理环节加入灰度值域的高斯核函数,与原有的空域高斯核函数构成Bilateral高斯核函数,实现了在保边去噪的同时增强裂缝的功能,提高了裂缝检测的准确性。实验结果显示,本文算法的误检率为0