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基于局部纹理统计模型的医学图像检索

作　者: 田宇
导　师: 王珂
学　校: 吉林大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 医学图像检索 Q-shift双树复小波变换 广义高斯分布模型 局部纹理统计模型 等价模式LBP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


本文为了研究一种能够有效地应用于医学图像的图像检索方法,在分析了目前广泛应用的图像检索技术后,从基于频率域的纹理分析方法出发,研究了基于Q-shift双树复小波变换的纹理分析方法和KLD相似性度量算法,并且在基于统计的纹理分析方法的基础上,重点研究了基于多尺度LBP金字塔和局部纹理统计模型的医学图像检索算法。论文的主要内容如下:1.对医学图像检索的系统框架和医学图像的分类及特点进行了分析和研究,阐述了目前应用比较广泛的图像检索系统中图像纹理分析方法和相似性度量算法。图像的纹理分析方法主要包括频谱分析法、统计分析法和结构分析法,其中频谱分析法和统计分析法应用较为广泛。图像的相似性度量算法主要包括欧氏距离法、直方图相交法、L1-metric算法、Minkowski距离算法、Mahalanobis距离算法等;2.从基于频率域的纹理分析方法出发,本文提出了基于Q-shift双树复小波变换的广义高斯统计模型的医学图像检索算法。与傅里叶变换相比较,离散小波变换具有在对信号进行多分辨率分析的同时在时间域和频率域都能局域化的优点,但同时也有振荡性强、存在混频、不适应平移变换和方向选择性差等缺点。针对以上问题,本文引入具有尺度旋转不变性和平移不变性并且不存在振荡和混频的双树复小波变换,为了有效减少计算量,本文提出基于Q-shift双树复小波变换的广义高斯统计模型的医学图像检索算法。算法的主要思想是以Q-shift双树复小波变换子带小波系数的边缘概率分布近似符合广义高斯分布模型的尺度和形状两个参数来描述医学图像的纹理特征,利用KLD距离测度算法进行相似性度量,进而完成检索。通过仿真实验,该算法得到的查准率为75.60%;3.在基于统计的纹理分析方法基础上,本文研究了图像的局部纹理统计模型并提出基于多尺度LBP金字塔和局部纹理统计模型的医学图像检索算法。本文分别对图像的9类LBP8,1riu2、17类LBP16,2riu2、25类LBP24,3riu2等价模式进行仿真分析,得出9类等价模式的LBP8,1riu2模式中含有更多的等价模式。基于多尺度LBP金字塔和局部纹理统计模型的医学图像检索算法采用DOG滤波对图像进行多尺度分解,再利用9类等价模式的LBP模型,建立LBP模式和局部灰度方差的联合概率分布模型来描述图像的纹理特征,最后采用改进的Log-likelihood统计测度进行相似性度量,进而完成检索。通过仿真实验,该算法得到的查准率为99.08%。由于算法仅仅针对2幅大小分别为原图像1/4和1/16的图像进行纹理分析和相似性度量,所以该算法的计算量较一般的基于局部纹理统计模型算法大大降低,能够良好的应用于医学图像检索。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 课题的研究意义  11-12
  1.2 图像检索技术综述  12-14
    1.2.1 基于文本的图像检索技术  12-13
    1.2.2 基于内容的图像检索技术  13-14
  1.3 医学图像检索技术综述  14
  1.4 论文的主要内容以及章节安排  14-17
第2章 基于纹理的医学图像检索  17-37
  2.1 引言  17
  2.2 基于内容的医学图像检索系统框架  17-20
    2.2.1 医学图像的分类  19
    2.2.2 医学图像的特点  19-20
  2.3 医学图像的纹理分析方法  20-30
    2.3.1 基于空间域的统计纹理分析方法  21-26
    2.3.2 基于频率域的纹理分析方法  26-30
    2.3.3 基于结构的纹理分析方法  30
  2.4 医学图像的相似性度量算法  30-33
    2.4.1 直方图相交法  30-31
    2.4.2 L1-metric 算法  31-32
    2.4.3 Minkowski 距离  32
    2.4.4 直方图距离  32
    2.4.5 二次式距离  32-33
    2.4.6 马氏距离  33
    2.4.7 卡方统计量（Chi-square statistic）  33
  2.5 医学图像检索的评价标准  33-35
  2.6 本章小结  35-37
第3章 基于 Q-shift DT-CWT 广义高斯统计模型的医学图像检索  37-49
  3.1 引言  37-38
  3.2 小波变换  38-42
    3.2.1 离散小波变换（DWT）  38-39
    3.2.2 复数小波变换（CWT）  39-40
    3.2.3 双树复小波变换（DT-CWT）  40-41
    3.2.4 Q-shift 双树复小波变换（Q-shift DT-CWT）  41-42
  3.3 基于 Q-shift DT-CWT 广义高斯统计模型的医学图像检索  42-44
    3.3.1 复小波系数的广义高斯分布  42-43
    3.3.2 相似性度量算法  43-44
  3.4 算法实现步骤  44-45
  3.5 仿真结果及分析  45-47
    3.5.1 仿真实验条件  45
    3.5.2 仿真医学图像库  45-46
    3.5.3 仿真实验结果及分析  46-47
  3.6 本章小结  47-49
第4章 基于局部纹理统计模型的医学图像检索  49-65
  4.1 引言  49
  4.2 基于局部纹理算法概述  49-55
    4.2.1 基本 LBP 算法  50-51
    4.2.2 等价模式的 LBP 算法  51-55
  4.3 基于多尺度LBP 金字塔和局部纹理统计模型的医学图像检索  55-59
    4.3.1 基于 DOG 滤波的多尺度 LBP 金字塔算法  55-58
    4.3.2 局部纹理的联合统计模型  58
    4.3.3 相似性度量算法  58-59
  4.4 算法实现步骤  59-60
  4.5 仿真结果及分析  60-64
  4.6 本章小结  64-65
第5章 总结及展望  65-69
  5.1 全文工作总结  65-66
  5.2 今后工作展望  66-69
参考文献  69-73
作者简介  73-74
致谢  74

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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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