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基于特征融合的医学图像检索算法研究

作　者: 陈希超
导　师: 夏顺仁
学　校: 浙江大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 基于内容的图像检索颜色模型特征融合医学图像检索系统
分类号: R310
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 214次
引　用: 1次
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内容摘要

目前，随着基于内容的图像检索(CBIR)技术的快速发展，其在医学图像辅助诊断领域的应用得到了越来越多的重视。本文主要研究基于底层视觉特征的医学图像内容分析和检索技术，并开发了原型系统。论文首先综述了目前基于内容的图像检索技术的基本概念、研究内容、系统构成及主要技术与方法。然后对于颜色特征，改进了在HSV颜色空间基于颜色统计量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间信息，充分利用彩色医学图像的纹理特征，提出了一种基于色彩共生矩阵的检索算法。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检索的方法，并在特征融合的基础上利用了相关反馈的技术，提高系统的可交互性并最终提高检索效率。算法应用在实际医学图像检索系统(MIRS)上，取得了满意的结果，验证了特征融合检索比单一特征检索的优越性。本文研究结果可广泛应用于PACS、RIS等医学图像管理信息系统中。

全文目录

第一章导论  5-11
  1．1 引言  5-6
  1．2 研究的目的和意义  6-7
  1．3 CBIR的应用及其典型系统  7-9
  1．4 论文的研究目标  9
  1．5 论文组织  9-11
第二章基于内容的图像检索技术综述  11-27
  2．1 CBIR简介  11-12
  2．2 CBIR系统构成  12-13
  2．3 CBIR的主要研究方法  13-25
    2．3．1 图像内容分析技术  14-22
    2．3．2 相关反馈技术  22-23
    2．3．3 相似性度量技术  23-24
    2．3．4 CBIR评价技术  24-25
  2．4 CBIR研究现状  25-27
第三章基于特征融合的检索算法研究  27-49
  3．1 引言  27
  3．2 基于颜色的检索算法研究  27-38
    3．2．1 颜色模型  28-32
    3．2．2 基于颜色统计量化的检索算法  32-34
    3．2．3 基于颜色聚类的检索算法  34-38
  3．3 基于色彩共生矩阵的纹理特征检索算法  38-42
  3．4 综合利用颜色和纹理特征（特征融合）的检索算法  42-49
    3．4．1 特征融合检索算法的提出  42-44
    3．4．2 特征融合检索算法的具体实现  44-45
    3．4．3 相关反馈方法的应用  45-47
    3．4．4 算法结论  47-49
第四章讨论与展望  49-55
  4．1 检索系统原型介绍  49-50
  4．2 MPEG7与CBIR  50-52
  4．3 目前存在的问题和未来工作展望  52-55
附录A．参考文献  55-58
附录B．作者在攻读硕士学位期间完成的有关论文  58-59
致谢  59

基于特征融合的医学图像检索算法研究

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