基于局部图像特征的图像检测方法研究及应用

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2、业生物医学工程＊、；唉‘．Ｂ指导教师魏本征副教授工学专业学位，学位类型、！’｜．７２０１６６１６ｆ．年月日，＇．ｌｌ，：搬．？’－’Ｊ．＇．‘‘１．＼。、１乂；．．ｉ＂，、．化｜：、ｖｒ、ｖｉｖ原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立完成的，文中驗注明引用的内容外，不包含任何其他已经发表的科研成果。对本文研究做出重要贡献者，均已在文中Ｗ明确方式表明。本声明的法律责任完全由自己承担。／／，林＇论义化者游名＜４今如导师辕方义如罕匀Ｉ关于学位

3、论女使用授权的声明解，本人完全山东中區药大学有关保留使用学位论文的规定同了意学校保，留或向国家有关部口机构送交论文的复印件和电子版允许被查。Ｊ全部或阅和借阅本人授权山东中医药大学可！：＾ｌ将本学位论文的，或其他索可用影、缩部分内容编入有关数据库进行检从采印印复印手段保存和汇编本学位论文。（保密论文在解密后应遵守此规定）。ｔ《Ｊ）／论文作者签名寺冬著ｌ导师無名戶Ｉ提要目的：图像检测是模式识别领域的重要支撑技术之一，其目的是利用计算机技术自动识别图像，图像特征是其识别的主要依据。当前随着局部图像特征技术的发展，及其在提取与表

4、达方面的优势，基于局部图像特征的图像检测方法已成为图像处理领域的研究热点之一。基于局部图像特征技术，本文将其应用于间质性肺实质CT图像检测和人体运动姿态图像检测中，目的是为精确检测间质性肺部CT图像的肺实质，以及提高人体运动姿态跟踪估计和识别的精度和效率。方法：基于肺部CT图像的局部图像特征，本文提出了一种间质性肺实质CT图像检测方法。该方法首先对肺部CT图像利用Turbopixels超像素技术做过分割处理，获取超像素分割图像，再采用灰度共生矩阵提取各超像素的纹理信息，并结合超像素的灰度均值和方差构成特征矩阵，最后由随机森林算法获取间质性肺实质CT图像的检测

5、分割结果。基于深度图像的局部图像特征，本文设计了一种人体运动姿态图像检测方法。该方法首先基于局部图像特征将Kinect获取的深度图像转换成骨骼点数据，之后采用三步搜索算法对人体骨骼点图像进行块匹配计算，估计出人体运动姿态，同时利用骨骼点图像的欧氏距离特征识别运动行为。结论：研究结果表明，本文提出的间质性肺实质CT图像检测方法，可有效克服间质性肺疾病的不同表现类型对分割准确性和边界平滑性的影响，取得良好的图像检测分割结果，在正常肺和间质性肺上的分割准确率分别达到98.07%和96.23%。算法性能优良，具有一定的应用价值。实验结果表明，本文设计的人体运动姿态图

6、像检测方法，可克服光照等环境因素的影响，有效地表达人体运动姿态，在人体运动姿态估计和行为识别上具有较好的准确性和鲁棒性。该方法可简化三维视频监控前期一系列的标定工作，对观察目标可以实时的进行姿态估计和行为识别，具有很好的应用价值，且对同类工作具有一定的借鉴价值。关键词:局部图像特征；图像检测；间质性肺疾病；肺CT图像；深度图像.ResearchandApplicationofImageDetectionMethodBasedonLocalImageFeatureSpeciality:BiomedicalEngineeringAuthor:KaiYangTut

7、or:BenzhengWeiAbstractObjective:Imagedetectionisoneoftheimportantsupporttechnologiesinthefieldofpatternrecognition.Itaimstoutilizeinformationtechnologytorecognizeimagesautomatically.Themainlytechnologybasisoftheimagerecognitionisimagefeature.Withthedevelopmentoflocalimagefeaturetec

8、hnologyandtheeffectiveness