基于SIFT算法的医学图像匹配及分类研究

发布时间：2021-12-11 08:20

　　随着图像处理技术和医学成像技术的高速发展,越来越多的成像技术被应用于临床医疗场景中,但是医生对医疗影像的利用始终停留在人工观测的水平。如何自动化的判断病情或辅助判断病情为现代研究学者带来了巨大的挑战。其中,由于医学影像分辨率低、灰度变换不明显等特点,为计算机“理解”图像带来了很大的困扰。利用尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform,SIFT）的图像处理方案是一种可对图像准确描述的特征提取方案,该方案对图像的旋转特性、尺度变换等条件表现出较强的稳定性。借助该特征算法在X线片、显微影像等图像上进行大量实验分析,SIFT特征提取算法可高效的表达图像特征信息,为进一步实现图像匹配和分类等不同任务奠定基础。本课题从SIFT特征提取算法研究入手,深入分析了在不同应用场景下SIFT特征提取算法及相关改进算法的优缺点,以下简要介绍本文的主要工作:第一,利用SIFT特征算法获得有效关键点描述,借助单应性变换原理实现特征点匹配,借助随机抽样一致算法去除错误匹配,最终在以点均方误差为评价标准的基础上设计实现了迭代式的匹配方案,有效提升了图像匹配的稳定性;第二,利用... 

【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－１基于医学图像的ＳＩＦＴ特征构建过程??Ｆｉｇ．３－１?ＳＩＦＴ?ｆｅａｔｕｒｅ?ｃｏｎｓｔｒ?

ｄ?ｉｎ?Ｌｉｎｅ！；??２：?ｆｏｒ?ｅａｃｈ?Ｐ］?ｄｏ??３：?ｆｏｒ?ｅａｃｈ?尸２?ｄｏ??４：?Ｄｉｓｔａｎｃｅ?＝?｛ＰＸ－Ｐ２）２??５：?ｉｆ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ?＞?ＭｉｎＤｉｓｔａｎｃｅ?ｔｈｅｎ??６：?ＭｉｎＤｉｓｔａｎｃｅ＝Ｄｉｓｔａｎｃｅ；??７：?Ｒｅｃｏｒｄ?ｔｈｅ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｏｆ?Ｐｘ?ａｎｄ?Ｐ２；??８：?ｅｎｄ?ｉｆ??９：?ｅｎｄ?ｆｏｒ??１０：?ｅｎｄ?ｆｏｒ??１１：?ｒｅｔｕｒｎ?Ｐ］ｔ?Ｐ，＼???图３－３计算两线间最近距离点的方法??Ｆｉｇ．３－３?Ｔｈｅ?ｍｅｔｈｏｄ?ｏｆ?ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ?ｔｈｅ?ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｔｈｅ?ｎｅａｒｅｓｔ?ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｐｏｉｎｔ?ａｎｄ?ｔｈｅ??ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ?ｐｏｉｎｔ?ｏｎ?ｔｈｅ?ｔｗｏ?ｌｉｎｅｓ．??３法３计算两线上点均方误差??Ｉｎｐｕｔ：?Ｉｎｐｕｔ?Ｌｉｎｅｌ，?Ｌｉｎｅ！，?Ｐｘ，?Ｐ２；??Ｏｕｔｐｕｔ：?Ｒｅｔｕｒｎ?ａ?ｎｕｍｂｅｒ?ａｖｅｒａｇｅ；??１：?ｆｏｒ?Ｐｘｅ?Ｌｉｎｅｌ，?Ｐ２?ｅ?Ｌｉｎｅｌ?ｄｏ??２：?Ｒｅｓｕｌｔ?＝?｛Ｐ［—Ｐ２）１＼??３：?Ｓｕｍ?＝?Ｓｕｍ?＋?Ｒｅｓｕｌｔ，??４：?ａｖｅｒａｇｅ?＝?Ｓｕｍ?／?ＰｏｉｎｔＮｕｍｂｅｒ?；??５：?ｅｎｄ?ｆｏｒ??６：?ｒｅｔｕｒｎ?ａｖｅｒａｇｅ?＼???２３??

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【参考文献】：
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博士论文
[1]医学图像特征提取方法及应用研究[D]. 肖哲.电子科技大学 2017
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硕士论文
[1]基于脑CT图像的病变自动化检测技术研究[D]. 陈红军.哈尔滨理工大学 2008



本文编号：3534334