47560字硕士毕业论文二维替代医学图像纹理特征分析及应用

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：47560字

论点：纹理,图像,变换

论文概述：

综述了目前二维S变换算法的国内外研究现状,结合课题的实用性阐述了医学影像的纹理分析技术的原理和CT影像的相关知识并对常用的纹理分析方法如灰度共生矩阵方法Gabor变换方法!

论文正文：

第一章引言

1.1导言

自1972年X-CT出现以来，随着计算机科学技术的飞速发展，医学成像技术已广泛应用于现代医学研究和临床领域，如计算机断层摄影(ComputedTomo9aPhy)、计算机断层摄影(CT)核磁共振成像(Ma、etieResonanee、MR)等各种医学成像技术的临床应用，如超声成像(ultrasonic)和数字乳房X线摄影(Digitalm~o9或hy)在医学诊断和治疗技术方面取得了很大进展。同时，各种成像技术获得的信息得到了补充，这也为生物医学研究提供了有力的科学依据。医学图像处理已经成为数字图像处理的一个重要分支。随着医学图像处理领域研究的深入和纹理分析方法的成熟，纹理分析方法于20世纪80年代初首次被莎顿·霍尔(Sutton，Hall Hall)应用于肺部疾病的识别，以检测正常和异常组织。此后，纹理分析被广泛应用于医学图像领域，如细胞图像、x光、乳房x光、铝靶、计算机断层扫描图像、磁共振图像、正电子断层扫描图像、超声图像等的纹理分析。获取纹理特征、纹理分割、纹理检索、纹理分类和纹理图像的定量分析。医学图像的纹理分析是医学图像处理的高级阶段。纹理度量是通过对医学图像进行数学或信息论处理而获得的。给出了区分纹理和其他纹理的数学基础，为后续的图像分割、图像检索、图像分类等提供了有效的数据支持。它主要用作计算机理解的基础。目前，它已被广泛应用于医学图像辅助检测与诊断的定量分析。虽然纹理分析的方法很多，但是到目前为止还没有特别有效的方法可以应用于纹理分析。它在医学图像处理中的作用很大程度上取决于所采用的数学处理方法和处理对象。

1.2研究的背景和意义

s变换是斯托克韦尔等人在19%中提出的窗口傅里叶变换方法。它是基于Morlet小波的连续小波变换的扩展，融合了短时傅立叶变换和小波变换的优点。它不仅是时间窗宽度随频率变化的短时傅里叶变换，而且是小波变换的相位校正。它以频率倒数为比例因子，在低频带有较宽的时间窗，可以获得较高的频率分辨率。与短时傅里叶变换小波变换等时频方法相比，S变换有其独特的优势。S变换的逆变换结果是傅里叶变换谱，因此它与傅里叶谱密切相关。S变换的分辨率与频率有关。同时，基本小波不需要满足容许条件。s变换在变换过程中不会丢失有用的信息。s变换是无损和可逆的。由于S变换可以在时频域获得高分辨率，越来越多的人将其应用于各个领域。作为一种比小波变换更好的方法(更好的时频聚焦或时频分辨率)，S变换在国外等许多领域得到了广泛的应用。一维S变换分析技术主要应用于地震信号分析、天文数据处理、电能质量分析、信号降噪等地方。许多学者也研究了二维S变换，如cR。Pinnegar等人在2003年将S变换应用于信号降噪，更具代表性。

第二章纹理分析的理论基础

纹理是物体的内在特征之一，也是图像区域的重要属性。纹理分析是图像分析的一个重要分支。纹理的表达和描述方法主要有四种:统计、结构、模型和光谱。除了表达和描述纹理之外，纹理图像分割、纹理图像分类和从纹理变化中恢复场景信息是图像分析中常用的概念。它在生活中也很常用，但是目前还没有一致的纹理定义。人们可以判断纹理的存在。然而，缺乏更严格的纹理定义可以被认为是由灰度级以某种形式在空之间变化而产生的图案。一般来说，纹理可以被认为是许多相互接近的编织元素的组合，所以直观地说，纹理描述可以提供图像区域的平滑、稀疏、规则等特征。一般来说，纹理(Texture)与图像光谱中的高频成分密切相关。平滑图像，即主要包含低频成分的部分，通常不被视为纹理图像。纹理具有地域性的特点，通常被认为是衡量局部区域像素之间关系的尺度。对于单个像素，讨论纹理是没有意义的。纹理可用于识别图像中的不同区域。应该描述图像中的纹理区域。通常使用区域的大小来区分灰度级元素的数量和这些灰度级元素的相互关系。纹理的表达通常需要使用向量，或者纹理可以由多维特征空中的点来表示。纹理分析一直是图像处理和计算机视觉领域的热点和难点。纹理分析的主要研究内容包括纹理描述、纹理分割、纹理分类、纹理检索等。它是计算机视觉和模式识别的重要组成部分。

2.1医学图像纹理

许多疾病会导致人体某些组织和器官的病理变化。通过各种成像技术获得的医学图像可以反映这种变化。医学图像在临床诊断和治疗中发挥着重要作用。然而，在现阶段，医学影像的临床应用仍然不足。医生基本上仍然停留在直接看电影的阶段，以获得诊断结果。由于知识背景、专业经验、疲劳程度和情感影响等因素的影响。，很容易得出错误的结论。计算机辅助设计技术的应用可以减少这些人为因素对医学诊断的影响。其方法之一是分析医学图像所代表的病理组织的纹理结果特征，为诊断和治疗提供依据。医学图像纹理的直观意义非常明确，可以很容易地区分各种组织。由于纹理形式的广泛性和多样性，纹理没有被广泛接受的定义。一般来说，纹理的定义取决于所考虑的具体应用。为了能够使用计算机进行纹理分析并形成统一的尺度，需要量化医学图像中的纹理，即空变化特征和相邻像素的组合，以形成纹理变量或纹理图像，从而便于分析和理解医学图像。定量纹理信息不能直接从医学图像数据中获得。图像纹理分析是指通过一定的图像处理技术提取纹理特征以获得纹理的定量或定性描述的过程

2.2图像纹理类型

纹理是灰度空之间像素的规则分布。一切事物都有纹理属性，不同事物的纹理有不同的特征。皮克特指出/纹理可以用二维数组变量来描述，元素的间距或排列规则可以任意排列，同时保持重复特征不变。81霍金斯给出了更详细的纹理描述:。一些地方风格。在序列的较大区域中的连续重复；2.序列由基本部分的非随机排列组成；3.每个部分大致是一个统一的实体，纹理区域中的任何位置都具有相似的结构尺寸。纹理一般可分为两类:一类是规则纹理(regular texture ),它是通过按照一定的规则排列一定形状的纹理元素而形成的，也称为人工纹理，另一类是自然纹理，其纹理元素没有确定的形状，而是一定灰度或颜色的重复分布。这种重复的规则在局部范围内通常很难观察到。它只能从整体上揭示出来，也就是说，这种纹理具有局部不规则性和整体规律性的特点。从纹理局部区域的统计特征来看，纹理可以大致分为结构纹理和随机纹理。基本结构独立、局部性明显的纹理是布砖墙等结构纹理，而砾石天气云图等随机纹理可以从纹理图像中发现，人工纹理由虚线、多边形等规则排列组成。人工纹理图像通常表现为结构纹理，采用结构方法或分形方法可以得到很好的效果，而自然纹理图像通常是随机纹理，如医学图像纹理，更适合统计方法或变换域方法。

第一章导言1

1.1导言2

1.2研究的背景和意义4

1.3转换概述5

1.4第7条的主要工作和内容安排

第二章纹理分析的理论基础9

2.1医学图像的纹理10

2.2图像纹理的类型..........................................................12

结论

目前，使用DJCOM标准的数字医学图像已经成为各种疾病临床诊断的关键信息源和基本依据。胸部CT被认为是显示肺部病变最敏感的影像检查方法。然而，由于人体详细组织结构的复杂性和计算机断层成像系统中各种不利因素的影响，临床采集的计算机断层图像通常表现出灰度动态范围宽、细节丰富、对比度差的特点。计算机辅助设计的应用大大提高了某些恶性疾病的早期诊断。然而，由于医学图像的复杂性，如肿瘤等组织的特征提取困难，特征提取方法对诊断结果的影响越来越大，需要一种有效的纹理特征提取方法。本文深入研究了基于过采样二维S变换的实现方法。虽然取得了一些成绩，但工作并不完美。鉴于本课题的研究内容和2D转型的发展趋势，在以下几个方面值得进一步探讨:

1)第三章提到的二维S变换的实现方法，本文只实现了锌*锌尺寸图像的处理，可以从以下几个方向进行改进——扩展非锌*2#图像，或者编程实现傅立叶光谱的不对称分割

2)在第四章的分割实验中，本文只利用纹理的能量特征进行分割，分割效果不是很理想。其他纹理特征也可以用于图像分割，效果可能更好。

参考

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