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混沌神经网络算法研究及其在医学图像处理中的应用

作　者: 张诣
导　师: 王兴元
学　校: 大连理工大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 医学图像加密 医学图像融合 医学图像压缩 混沌神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


随着医疗信息化技术的迅速发展,越来越多的医学成像设备出现在医疗服务机构中,由此产生了海量的医学图像数据,这就对医学图像的存储以及传输有了更高的要求。要求采取相应的技术以能够保证图像的安全、精确并且减少数据量。本文所做的研究内容主要是混沌理论在医学图像处理中的应用,主要研究工作有如下三个方面。在医学图像加密方面,将二维Logistic和Henon混沌映射结合产生DES算法的轮密钥,使其密钥可以实现动态变化：将改进的DES算法应用到医学图像加密中,仿真结果表明加密后的图像含有类似随机噪声的一些信息,因此对于不知道密钥的窃听者来说是很难识别的,进而可以在传输中保护图像数据。同时还利用几种攻击方式,对本算法的安全性进行了分析。在医学图像融合方面,提出了一种基于Logistic映射的混沌递归对角神经网络模型并设计它的网络结构,提出了基于对角神经网络和混沌对角神经网络的医学图像融合算法,比较两种网络的融合性能；提出了一种模糊混沌神经网络,设计了它的结构,推导了它的数学模型和权值的训练公式,并给出了如何将其应用于医学图像融合的步骤。在医学图像压缩方面,提出了两种基于Chebyshev映射的前向混沌神经网络模型：①Ⅰ型网络——隐层添加混沌神经元,②Ⅱ型网络——利用混沌搜索初值；将这两种网络应用到医学图像的压缩中,最后将这两种混沌神经网络与BP神经网络在压缩性方面进行比较；提出了一种基于菱形搜索的分形压缩算法,通过菱形搜索模板及路径,以达到快速定位的目的。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-14
1 绪论  14-31
  1.1 研究背景和意义  14-23
    1.1.1 混沌理论发展简介  14-15
    1.1.2 混沌的定义  15-16
    1.1.3 混沌理论中的基本概念  16-17
    1.1.4 混沌的主要特征  17
    1.1.5 刻画混沌的特征量  17-19
    1.1.6 通向混沌的道路  19
    1.1.7 混沌映射  19-23
  1.2 国内外相关研究进展  23-29
    1.2.1 混沌密码学的研究进展  24-25
    1.2.2 图像融合的研究进展  25-26
    1.2.3 图像压缩的研究进展  26-28
    1.2.4 混沌神经网络的研究进展  28-29
  1.3 本文主要工作  29-31
2 基于二维混沌映射的DES算法的医学图像加密  31-45
  2.1 混沌分组密码  31-35
    2.1.1 混沌映射与密码学的关系  31-33
    2.1.2 混沌分组密码的构造方法  33-35
    2.1.3 混沌加密系统的设计原则  35
  2.2 基于二维混沌映射的DES算法  35-40
    2.2.1 DES算法简介  35-37
    2.2.2 改进的DES算法设计及算法步骤  37-40
  2.3 改进的DES算法仿真实验安全性分析  40-44
    2.3.1 密钥空间分析  40
    2.3.2 密钥敏感性分析  40-42
    2.3.3 统计特性分析  42-44
  2.4 本章小结  44-45
3 基于混沌神经网络的医学图像融合  45-64
  3.1 医学图像融合简介及意义  45-46
  3.2 图像融合评价方法  46-47
  3.3 混沌对角递归神经网络  47-52
    3.3.1 对角递归神经网络简介及结构  47-49
    3.3.2 混沌对角递归神经网络结构  49-51
    3.3.3 混沌对角递归神经网络学习算法  51-52
  3.4 医学图像融合实验与仿真  52-58
  3.5 其他医学图像融合模型  58-63
    3.5.1 模糊混沌神经网络的结构及数学模型推导  59-61
    3.5.2 模糊混沌神经网络的学习算法  61-63
    3.5.3 基于模糊混沌神经网络的医学图像融合的步骤  63
  3.6 本章小结  63-64
4 基于混沌神经网络和分形的医学图像压缩  64-92
  4.1 医学图像压缩简介及意义  64
  4.2 图像压缩评价方法  64-66
    4.2.1 主观评价  64-65
    4.2.2 客观评价  65-66
  4.3 基于Chebyshev映射的前向混沌神经网络  66-70
    4.3.1 前向混沌神经网络  66-67
    4.3.2 Ⅰ型前向混沌神经网络  67-69
    4.3.3 Ⅱ型前向混沌神经网络  69-70
  4.4 基于神经网络的图像压缩原理及算法实现  70-72
    4.4.1 图像压缩原理  70-71
    4.4.2 图像压缩算法实现及流程  71-72
  4.5 医学图像压缩实验与仿真  72-88
  4.6 其他医学图像压缩模型  88-91
    4.6.1 菱形搜索  89-90
    4.6.2 基于菱形搜索的分形压缩  90-91
  4.7 本章小结  91-92
5 结论与展望  92-94
  5.1 结论与创新点  92
  5.2 创新点摘要  92-93
  5.3 展望  93-94
参考文献  94-102
攻读博士学位期间发表学术论文情况  102-103
致谢  103-104
作者简介  104-105

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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