基于特征融合的医学图像检索算法研究

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1、激漫丈学硬±研究生学经论文《基于特征融食靛医学蚕像检索锋法磷究l摘要f目前，隧着熬于内容的图像检索(cBIR)技术的快遥发展，其在啜举图像辅助诊鞭鼷域豹应鲻褥至l了越来越多懿重援。零文主要骚究蒸予痰凄撬懿将{歪懿医学图像内容分析和检索技术，并开发了原型系统。O-／论文首先综述了目前基予陡容的图像捻索技术的基本概念、磺究内容、系统率薅成及主要技术与方法。然菇对于颜色特缓，改进了在HSV颜色空黼蒸予颜色统计缀化和聚类的检索算法与其相似性度量方法。同时，为了弥补颜色特征损失的空阚信患，充分利瘸彩色医学黧像鲍纹理姆挺，提出了一零巾基于色

2、彩共生矩降鲍梭索算法。最后在前面两个检索算法基础上，我们提出一种融合多个可视特征进行图像梭索懿方法，莠在将{歪融合懿鏊§凄土巅用了摇关反馈懿鼓本，提褰系绫懿可交互性并最终提高棱索效率。算法应用在实际聪学图像检索系统(M张S)上，取得了满意的结果，骏证了特征融合检索比单一特征检索的优越性。厂。l本文磅究结菜可广泛应弼予PACS、RIS等医学萄豫繁理蓿怠系统中。』关键字：基予内容静图像羧受颜色穰鍪，祷经熬合，菹学强缳检索系绞舞江大学鞲士研究生学垃论文《纂子特援融窘斡氍警鼹臻检索舞法麟究》ABSTRACTWiththerapiddev

3、elopmentoftheresearchOncontent-basedimageretrieval(CBIR)，theapplicationofmescalimageretrievalbecomesahotresearchtopicduetotherapidincreaseofoutofordermescalimagedata．ThispaperfocusesOntheanalysisofmedicalimage’scontentandretrievalbasedonlow-Ievelvisualfeatures，anddev

4、elopsaprototypeofthemedicalimageretrievalsystem(MIRS)．Thispaperfirstintroducestheconcepts，architectures,techniquesandmethodsofCBIR．WiththeimroductionofHSVcolorspaceandthespecialtiesofmedicalimage，afeatureextractionalgorithmbasedoncolorstatisticalclusteringandthecorre

5、spondingsimilarityme鹊urearediscussed．Theninordertosolvetheproblemoflackingthespatialknowledgeofcolorfeature，aCO-Occurrencematrixtechnologyispresentedtodescribethetexturefeatureofmodiealimages．Onthebasisofusingofcolorandtexturefeaturesseparately,anovelmethodforimagere

6、trievalusingcombinedcolorandtexturefeatureispresented,缸therrrlorc，relevantfeedbackisusedtogainbetterunderstandingofuser’sintentionandhighretrievalefficiency．Atlast,thealgorithmisappliedtotherealmescalimagedatabase，andtheexperimentalresultsshowthattheproposedmethodoff

7、erssignificantretrievalefficiencyandveri玲theadvantageofthemethodbasedoncombinedfeatureTheresultCanbewidelyusedinthedillicalimagemanagememsystem，suchasPACS，RIS，etc．Keyword：CBm,ColorModel，CombinedFeature，MedicalImageRetrievelSystem珏第一章导论1．'孳f餐熬今，对黎字爨豫鹣捷瓣惫箨嚣骑攀攀，篓照骥潦，冀疗至

8、象，蘩黧媒俸，大众媛醛黎容庭生瀵缚备令方嚣。谯鲡戴广泛黢凝掇鹜荣下+产黛了大蠹鹣器式各样的图像数据库。对凰像数据库的豢谗和管理成丁～个追在腰臆的研究谍鼹。嚣露数据露捻索蘩究黪嚣熬藏是实瑰囊凌遥，餐黢豫戆捻索、囊谗耨警壤灏德，经查溜纛霹疆方蠖，靛港，准疆熬畿栽所需