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1、医学图像纹理分析综述【关键词】医学图像分析CAD纹理分析医学图像分析是医学图像处理的较高阶段，通过对医学图像作进一步后处理分析，以给出某一具体医学图像与其它医学图像相区别的特征。在医学图像的分析屮，图像纹理分析已被应用于各种图像处理过程，如图像分割、图像识别等。其主要的作用是为计算机理解(如模式识别)提供基础，H前已广泛应用于医学图像辅助检测与诊断(computeraideddiagnosis,CAD)的定量分析中。门前对于图像的纹理还没有一个统一的定义，-•般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化
2、，这种变化与物体自身属性有关，是某种纹理基元的重复。Sklansky早在1978年给出了一个较为适合于医学图像的纹理定义：“如果图像的一系列尚有的统计特性或其它的特性是稳定的、缓慢变化的或者是近似周期的，那么则认为图像的区域具有不变的纹理”。纹理的不变性即指纹理图像的分析结果不会受到旋转、平移、以及其它几何处理的影响。1纹理分析方法分类H前从图像像索之间的关系角度，纹理分析方法分为四类［11：1.1统计法统计分析方法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。基本原理是选择不同的统计
3、量对纹理图像的统计特征进行提取。这类方法一般原理简单，较易实现，但适用范围受到限制。该方法主要适合医学图像屮那些没有明显规则性的结构图像，特别适合于具有随机的、非均匀性的结构。统计分析方法屮，最常用的是共生矩阵法，其中有灰度共生矩阵(graylevelcooccurrencematrix,GLCM)和灰度一梯度共生矩阵。其中GLCM定义为：对于一个有N个离散灰度级组成的图像f(x,y),灰度共生矩阵P(i,j,d,e)定义为点(xl,yl)的灰度值为i,点(x2,y2)的灰度值为j出现的概率。可以提取下列统
4、计量作为纹理特征，包括图像能量、爛、对比度、均匀性、相关性等。杜克大学的R.Voracek等［2］使用GLCM对肋间周边区提取的兴趣区(regionofinterest,R0I)进行计算，测出了有意义的纹理参数。另外，还有长游程法(rimlengthmatrix,RLM),其纹理特征包括短游程优势、长游程优势、灰度非均匀化、游程非均匀化、游程百分比等，长游程法是对图像灰度关系的高阶统计，对于给定的灰度游程，粗的纹理具有较人的游程长度，而细的纹理具有较小的游程长度。1979年，脳elick,提出了自相关函数法
5、进行纹理分析。图像的自相关函数可以用来评估图像纹理的规则性、粗糙性、粒度等。1.2结构法结构分析方法是分析纹理图像的结构，从小获取结构特征。结构分析法首先将纹理看成是有许多纹理基元按照一定的位置规则组成的，然后分两个步骤处理：a.提取纹理基元；b•推论纹理基元位置规律。H前主要用数学形态学方法处理纹理图像，该方法适合于规则和周期性纹理，但由于医学图像纹理通常不是很规则，因此该方法的应用也受到限制，实际屮较少采用。1.3基于模型法模型法认为一个像素与其临域像素存在某种相互关系，这种关系可以是线性的，也可以是符
6、合某种概率关系的。模型法通常有自冋归模型、马尔科夫随机场模型、Gibbs随机场模型、分形模型，这些方法都是用模型系数来表征纹理图像，其关键在于首先要对纹理图像的结构进行分析以选择到最适合的模型，其次为如何估计这些模型系数。如何通过求模型参数来提取纹理特征，进行纹理分析，这类方法存在着计算量大，自然纹理很难用单一模型表达的缺点。1.3.1同步自冋归(SimultsiieousAutoRegressive,SAR)模型SAR能够反映纹理的实质，是描述纹理较为成功的一种随机场模型。SAR模型定义为：f(s)=u+
7、Sr39(r)f(s+r)+e(s)f(s)是NXN纹理图像的第s(i,j)点的像素灰度值。SAR模型认为，一个像素(i,j)处的灰度可通过按某种标准排列的(i,j)之前的一个像素序列的线性组合与附加的独立噪声£(s)表示。1981年K竝shyap对具有循环邻域的纹理提出了循环同步自冋归(CirculationSAR,CSAR)模型，该模型主要用于解决不变纹理图像。1.3.2Morkov随机场模型(Markovrandomfield,MRF)即将纹理图像看成MRF的实现，即假定图像的每个像素的密度只依赖于邻
8、域像素的密度，兀配模型即是具体指出其条件概率系数，而这些系数可以作为重要的纹理特征。Morkov随机场(MRF)模型是一种较好的描述纹理的方法，H前有许多采用MRF模型进行纹理分析的文章】3,4]o1983年Cross等提出了用高斯一马尔科夫随机场模型（GMRF）描述纹理，该方法H前应用较多。1.3.3用Gibbs随机场模型处理纹理图像由于MRF模型仅通过局部特征很难得到全局的联合分布，因此在实际应用中受到限制，
