腿静脉曲张红外图像特征提取的分割算法研究

发布时间：2020-07-01 17:05

【摘要】：静脉曲张根据疾病的持续时间分为早期、中期和晚期三个阶段,在静脉曲张晚期腿部静脉突出皮肤表面,并出现出血、溃疡等症状,且该过程是不可逆的。但在其早期阶段可以通过简单的手段有效缓解该症状。因此对腿静脉进行检测是非常重要的。在静脉曲张早期阶段,由于无法通过肉眼对其进行直接观察,因此需要使用近红外成像系统来对其进行成像,并通过对获取的腿静脉图像进行图像分割,以此来获取更多的静脉细节,有利于之后对腿静脉曲张的早期诊断。本文通过使用近红外成像系统来获取腿静脉图像,并通过对腿静脉图像进行滤波,增强以及分割等方式对腿静脉图像进行处理,并最终得到分割后的腿静脉图像。由于外界环境以及设备的干扰,本文采用自适应中值滤波器来消除图像中的噪声,该滤波器可以实现较好的滤波效果并保留图像中的细节。针对滤波后的图像对比度低的特点,在限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)增强算法的基础上,对增强后的图像使用拉普拉斯(Laplace)算子进行锐化操作,并对锐化后的图像再次滤波,以此来达到进一步对腿静脉增强,增大与其他部位的对比度。由于阈值二值化存在无法对该图像进行有效分割的缺点,因此本文采用自适应阈值二值化来对增强后的腿静脉图像进行图像分割,针对邻域内像素灰度值的特点来确定动态阈值,对腿静脉图像可以实现较好的分割效果。采用以上方法对使用近红外成像系统获取的低对比度的腿静脉图像进行处理,可以实现较好的图像分割效果,可以从分割后的图像中观察更多静脉细节,获取更多的静脉信息,为之后的早期诊断提供了基础。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R543.6;TP391.41;TN219

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本文编号：2737045