基于Top-Hat变换的OSAHS早期病理图像分析

发布时间：2017-03-29 05:04

  本文关键词：基于Top-Hat变换的OSAHS早期病理图像分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS)是一种患病率较高的口腔疾病,严重影响着人们的睡眠质量和身体健康。目前,医生主要是利用电子喉镜仪来观测口腔,通过肉眼观察进行诊断,这样不但会造成诊断量的增加,也会使误诊率大幅上升。所以本文利用图像处理的方法对OSAHS早期病理图像进行处理分析,准确地提取出感兴趣区域的边缘,进而算出相关医学参数。本文通过对几种常见算子的对比分析,选择Top-Hat算子处理OSAHS早期病理图像,并对Top-Hat算子进行改进,采用了多方向、多尺度的综合型Top-Hat算子。然后依次介绍了图像的采集与分析、图像的预处理、对比度的增强、边缘分割、图像的填充以及面积的计算并简述了OSAHS疾病的诊断流程。最后,通过对大量的OSAHS早期病理图像进行处理,得出综合型TopHat算子更具优势,能更清晰地提取图像的边缘,并且有很好的闭合度。本文以口腔、咽喉声带处、鼻道内部图像的处理为例,利用不同尺度、不同方向的Top-Hat算子处理OSAHS早期病理图像,增强图像对比度。在对比度增强运算中逐次加入原灰度图像,避免丢失原图像信息。同时,为了更好地达到增强感兴趣区域与背景区域对比度的目的,可重复执行Top-Hat运算,增强感兴趣区域的边缘信息,进而利用形态学梯度提取边缘信息。实验证明,该方法能更全面地保持图像细节,使图像的边缘信息更准确,图像的边缘闭合度均值可达到97.67%。为后期精准地计算OSAHS早期病理图像的相关医学参数,实现医学电子诊断打下坚实的基础,具有很好的实用性。
【关键词】：数学形态学 结构元素 Top-Hat算子 图像处理
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;R766
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题研究的背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 本文的研究内容12-13
• 1.4 本文的结构13-14
• 第2章 数学形态学应用研究14-27
• 2.1 数学形态学14-16
• 2.1.1 数学形态学的概念14
• 2.1.2 灰度形态学的基本算法14-16
• 2.2 几种常见算子的分析16-19
• 2.2.1 Roberts算子16-17
• 2.2.2 Prewitt算子17
• 2.2.3 Log算子17-18
• 2.2.4 Canny算子18-19
• 2.2.5 Top-Hat算子19
• 2.3 Top-Hat算法的研究19-25
• 2.3.1 结构元素的分析19-23
• 2.3.2 Top-Hat算法的原理23-24
• 2.3.3 Top-Hat算法的改进24-25
• 2.3.4 Top-Hat算子在OSAHS早期病理图像中的应用25
• 2.4 本章小结25-27
• 第3章 OSAHS早期病理图像的处理27-35
• 3.1 OSAHS早期病理图像的采集27-28
• 3.2 OSAHS早期病理图像的特征分析28-29
• 3.3 OSAHS早期病理图像的处理29-33
• 3.3.1 图像类型的转换29-30
• 3.3.2 图像降噪30
• 3.3.3 图像对比度的增强30-31
• 3.3.4 图像的边缘分割31-33
• 3.3.5 图像的填充33
• 3.3.6 图像面积的计算33
• 3.4 OSAHS疾病的诊断过程33-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 OSAHS早期病理图像的处理结果分析35-48
• 4.1 Top-Hat算子对OSAHS早期病理图像的处理35-40
• 4.2 Top-Hat算子与常见算子处理结果的对比分析40-47
• 4.3 本章小结47-48
• 结论48-49
• 参考文献49-53
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文53-54
• 致谢54

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本文编号：273708