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首先，该自动初始化端点算法要求被分割的层的宽度等于图像的宽度（本论文所处理的图像符合这个要求）。接下来，在图像的左右两侧各添加一列，像素灰度值可以赋任意值。因为Dijkstra算法优先考虑权重最小的路径，所以，对这新添加的两列的垂直方向的边权重值赋值为wmin。注意，wmin不等于0（0表示不连通），且远小于任意非零权重值。如此，新添加的两列中的节点既保证了连通性，也使得任何路径在垂直方向上经过这两列时，在这两列上的边的权重值是可以忽略的。因此，可以从新添加的两列中各任意选出一个节点作为起始节点和终止节点。注意，在成功分割视网膜层后，需要移除这两个新添加的列。来.自/优尔论|文-网www.youerw.com/

下图2.3为采用端点自动初始化技术分割图像的一个示例。原图像的左右两侧各添加了一列，像素灰度值赋任意值（这里赋值255），垂直方向的边权重值赋为最小值wmin 。起始节点初始化为左上角的点，终止节点初始化为右下角的点。边的权重值根据原图像的梯度图像计算（第3部分将详细介绍）。红色的线表示用Dijkstra算法找到的最短路径，即分割线。分割线找到后，新添加的两列将被移除，从而获得原图像精确的分割线。