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为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,结合简单线性迭代聚类（SLIC）超像素分割算法和基于密度的聚类算法（DBSCAN）,提出一种对眼底图像硬性渗出的检测方法.首先,采用SLIC超像素分割算法对彩色眼底图像进行过分割;然后,采用DBSCAN对上述分割得到的超像素进行聚类,形成簇;最后,分割出目标图像,并选用标准糖尿病视网膜病变数据库（DIARETDB0和DIARETDB1）的眼底图像验证上述组合算法的可行性.实验结果表明：算法能够快速、可靠地检测出眼底图像中的硬性渗出,具有可直接对彩色图像进行分割、特征提取的