无线胶囊内窥镜图像多种病灶目标检测研究

发布时间：2024-11-30 23:26

　　无线胶囊内窥镜(wireless capsule endoscopy,WCE)系统在最近十年取得了突飞猛进的发展,其中光学内窥镜能够置入小型可吐咽的胶囊中,以无线方式传输彩色图像。然而病灶智能检测技术满足不了医疗实际的需求。作为一种新型的内窥镜图像病灶智能检测技术,其研究和应用发展尚不成熟,传统的模式识别技术难以针对病灶图像提取有效的普适特征向量,因此对其研究有着极其重要的实际意义。现有的单一的纹理分析方法,都取得了较好的结果,验证了纹理特征在内窥镜病灶图像检测中的可行性,但现有的纹理分析方法进行内窥镜异常图像检测分类时一般只针对单一病灶。少部分针对多种纹理特征的提取尚存在不足,于是论文做了如下工作。文中首先介绍了病灶智能识别的研究背景和意义,针对纹理分析方法,重点剖析了LM滤波器组与局部二值算子(Local Binary Pattern,CS-LBP)两种图像纹理描述方法,针对内窥镜图像特点,对获取的内窥镜图像采取了图像增强、图像去噪、归一化处理以及图像分割等预处理步骤,为提取准确的纹理特征提供帮助。然后结合滤波器组与LBP算子,对确定的病灶块与正常图像块进行纹理信息提取,采用KNN方...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２实验样本??

像作为实验数据。??在理想的条件下，可以将数据集按照比例随机分配，一部分作为训练集，一部分作??为训练集，图２．２为异常图像和正常图像的数据样本。??１９??

图３．１?ＬＭ滤波器组??

ＬＢＰ特征具备超强的分类能力（Ｈｉｇｈｌｙ?Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅ）、较髙的计算效率并且相对单调??的灰度变化具有不变性。??图３．２提供了一个常规的ＬＢＰ算子，应用ＬＢＰ算子的过程有点类似于滤波过程中??的模板操作。依次扫描图像，对于图像中的各个像素点，以该点的灰度当作阈....

图３．２实验样本??

??图３．１?ＬＭ滤波器组??３．１．２?ＬＢＰ算子的描述??局部二进制模式（Ｌｏｃａｌ?Ｂｉｎａｒｙ?Ｐａｔｔｅｒｎｓ，?ＬＢＰ）早期它是作为一种有效的纹理描述??算子提出的，由于它对图像局部纹理特征的非凡描绘能力而得到了相当广泛的应用。??ＬＢＰ特征具备超强的分类能力（Ｈｉｇ....

图３．３?ＣＳ－ＬＢＰ算法原理??

在它所定义的圆形邻域内，通过比较圆形邻域内以中心像素值为对称中心的像素??值对，如果大于等于则置１，否则置０。于是，依照顺序得到一个二进制数据串，将它转换??成一个十进制数表示为该中心像素值的编码。ＣＳ－ＬＢＰ算法的原理如图３．３所示。??丨圆邻域｜?｜?ＬＢＰ算子与ＣＳ－ＬＢＰ....

本文编号：4013182