【摘 要】
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随着图像处理技术和医学成像技术的高速发展,越来越多的成像技术被应用于临床医疗场景中,但是医生对医疗影像的利用始终停留在人工观测的水平。如何自动化的判断病情或辅助判
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随着图像处理技术和医学成像技术的高速发展,越来越多的成像技术被应用于临床医疗场景中,但是医生对医疗影像的利用始终停留在人工观测的水平。如何自动化的判断病情或辅助判断病情为现代研究学者带来了巨大的挑战。其中,由于医学影像分辨率低、灰度变换不明显等特点,为计算机“理解”图像带来了很大的困扰。利用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)的图像处理方案是一种可对图像准确描述的特征提取方案,该方案对图像的旋转特性、尺度变换等条件表现出较强的稳定性。借助该特征算法在X线片、显微影像等图像上进行大量实验分析,SIFT特征提取算法可高效的表达图像特征信息,为进一步实现图像匹配和分类等不同任务奠定基础。本课题从SIFT特征提取算法研究入手,深入分析了在不同应用场景下SIFT特征提取算法及相关改进算法的优缺点,以下简要介绍本文的主要工作:第一,利用SIFT特征算法获得有效关键点描述,借助单应性变换原理实现特征点匹配,借助随机抽样一致算法去除错误匹配,最终在以点均方误差为评价标准的基础上设计实现了迭代式的匹配方案,有效提升了图像匹配的稳定性;第二,利用基于滑动窗的Dense SIFT特征提取算法可提取大量图像特征信息,在此基础上借助无码书模型在保持局部流形的同时实现二次编码,使用基于图嵌入的局部保持投影降低计算量的同时有效缩小类内差异性,最后针对图像类别之间的特点设计分层分类模型提升类间差异性,借助支持向量机实现分类;第三,在现有SIFT特征算法只考虑局部图像特性的基础上,实现全局Dense SIFT特征算法,并将其融入无码书模型,分为局部和全局两路模型,最终利用D-S证据理论实现决策融合,有效提升了医学图像分类精度。
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