基于LBP的紋理特征提取及其在前列腺輔助診斷中的應(yīng)用.pdf

1、紋理分析是數(shù)字圖像處理、模式識別和計算機視覺中的重要研究內(nèi)容,具有非常廣泛的應(yīng)用。局部二元模式方法（Local Binary Pattern，LBP）由于計算簡單且能有效表征紋理，在紋理分析研究中受到越來越多的關(guān)注。盡管基于LBP的紋理分析研究取得了長足的進(jìn)展，但該方法仍然存在許多問題值得去研究，比如進(jìn)一步提高該方法表征紋理的有效性以及魯棒性等。本文首先在現(xiàn)有LBP方法的基礎(chǔ)上提出了幾種改進(jìn)方法以提高紋理分類和識別的準(zhǔn)確性，然后受LBP

2、方法的啟發(fā)提出了一種基于shearlet變換的紋理特征提取方法，最后將提出的紋理方法應(yīng)用于前列腺診斷中，包括前列腺的分割以及病灶的穿刺導(dǎo)航。論文的主要工作包括以下幾個方面：
　　1.提出了一種基于微觀結(jié)構(gòu)相似性的LBP（Microscopic Local Binary Pat-tern，MLBP）方法?，F(xiàn)有LBP方法將紋理模式分為均一模式和非均一模式。在有效利用均一模式的同時，LBP會將所有非均一模式合并為一類并賦予一個相同的標(biāo)簽

3、。這使得LBP簡單易行，但也使得LBP會丟失一些在非均一模式中蘊含的紋理信息。本文提出的MLBP方法可以利用微觀結(jié)構(gòu)相似性將非均一模式繼續(xù)細(xì)分，從而提取出非均一模式中的紋理信息。
　　2.紋理的復(fù)雜性使得單一的方法往往不可能取得很好的表征效果，較好的策略是將不同特性的紋理分析方法融合在一起提取紋理信息。LBP方法通過刻畫局部紋理的結(jié)構(gòu)（即模式）來表征紋理，但該方法忽略了紋理的另一個重要信息-對比度信息。本文提出了一種利用對比信息來

4、描述紋理的局部對比度描述子（Local Contrast Descriptor，LCD）。LCD和LBP描述的是紋理的不同屬性，因此二者結(jié)合后紋理分析性能得到極大提升。LCD只是利用了紋理的對比度信息，為了能夠提取紋理的幅度信息，隨后本文將LCD方法推廣到局部三元對比度算子（Local Ternary Contrast Descriptor,LTCD），該算子既可以利用紋理的對比信息又可以利用紋理的幅度信息來描述紋理。
　　3.受

5、LBP方法的啟發(fā)，本文提出了一種局部shearlet能量模式（Local Shear-let Energy Pattern,LSEP）的紋理分析方法。與傳統(tǒng)小波不同，Shearlet能夠很好地獲取圖像中的方向信息。在LSEP方法中首先將紋理圖像用shearlet變換進(jìn)行分解，其次在每個分解層計算局部的shearlet的能量，然后將該局部能量量化并編碼，接著將每個分解層的局部能量直方圖銜接起來，最后用該全局直方圖作為紋理特征來表征紋理。<