目的機器視覺研究及其在皮膚癥狀識別中的應用.pdf

1、目的視覺是近年來機器視覺的研究熱點，目的視覺強調視覺系統(tǒng)應具有主動感知能力，應基于一定的任務或目的。鑒于目的視覺的重要性，智能皮膚診斷的實用性，以顯微皮膚圖像癥狀識別為切入點，研究基于目的機器視覺的皮膚癥狀圖像的分析和處理方法，建立相應的算法模型及其芯片實現(xiàn)方案。本課題主要研究內容，包括目的機器視覺(皮膚圖像處理)的算法模型建立、基于51內核的MV-01高性能微處理器IP核設計、基于多處理器的目的機器視覺系統(tǒng)芯片的設計。主要工作和成果包

2、括以下幾個方面： 1、皮膚圖象的預處理對于皮膚圖像提出一種基于二進小波變換、計算二階小波分解模值、以動態(tài)閾值法消除局部極大值的去噪方法，使重構的圖像能消除汗毛等噪聲而保留圖像的邊緣和細節(jié)。本方法不僅適用于皮膚癥狀圖像的消噪，亦可應用于如基因陣列圖等其他的消噪處理；提出一種針對皮膚癥狀的自適應圖像分割方法。將皮膚圖像從RGB彩色空間轉換到HSI彩色空間，用S(飽和度)來表示圖像信息，這樣不僅能將原先的三維處理簡化為一維處理，而且保

3、留了圖像的顏色信息。以皮膚癥狀圖像的S域標準差σ為判據(jù)，當σ較大時，采用最大類間方差動態(tài)閾值法，當σ較小時，采用改進的S域動態(tài)閾值分割法，使得即可解決大動態(tài)范圍圖像標準差的圖像分割問題，又可提高分割精度。 2、皮膚圖像的特征提取、選擇和癥狀識別從皮膚顯微圖像中提取癥狀皮膚圖像和選取相應的分割圖后，通過對皮膚癥狀的分類研究建立皮膚特征檢測提取策略，從而提出一組包括癥狀面積、最大/最小直徑、癥狀內部的及邊緣的顏色在內的癥狀圖像處理特

4、征。在此基礎上提出一種基于回歸分析法的反映這些處理特征量之間的線性關系的數(shù)學模型，通過檢測出它們之間的相關性，選擇那些回歸建模過程中不相關的特征重構特征向量，從而找出線性獨立的特征參數(shù)，可顯著降低特征空間維數(shù)；采用統(tǒng)計模式識別中的基于距離函數(shù)的模式分類方法，建立一組基于馬氏距離函數(shù)識別的判據(jù)準則，這比常用的基于歐氏距離函數(shù)的準則可減少誤判，從而可簡化運算和提高對癥狀的識別率。 3、MV-01處理器及機器視覺處理器的設計設計了一種

5、基于51架構的，指令系統(tǒng)與8051完全兼容，功能上針對機器視覺處理的8位微控制器(MV-01)，有如下創(chuàng)新性特點：①將標準8051核的64kB數(shù)據(jù)空間和64kB程序空間分別擴充為16MB數(shù)據(jù)空間和16MB程序空間；②設計了堆棧跟蹤功能，利用廉價的片外存儲器作為備用堆棧區(qū)，實現(xiàn)了片內外堆棧區(qū)的無縫連接；③設計了多級復位管理功能，便于多核處理器、片上系統(tǒng)的實現(xiàn)；④設計了雙DPTR，特別適合大塊數(shù)據(jù)傳送，相比用單DPTR進行數(shù)據(jù)塊操作，速度提

6、升了40％。給出了一種采用SCMP(single-chipmultiprocessor)結構的視覺處理器實現(xiàn)方案，主要的特點是：①設計了公共存儲器總線切換器，可解決多處理器共享數(shù)據(jù)的問題；②設計了一種交叉I/O口的硬件結構，能解決多處理器之間的信息、命令、狀態(tài)的互傳；③給出了基于皮膚診斷的目的視覺的多任務劃分和分配方案，該方案可簡化機器視覺的運算，并將常用圖像處理算法集成在后端處理器中，使用戶無需參與后端處理器的工作，提高了操作的簡便性

7、。 本課題研究屬于目的機器視覺的應用基礎研究。在本文中，針對皮膚癥狀圖像的特點，開拓性地提出了一整套機器視覺處理的方法，這些方法包括如何對皮膚顯微圖像進行預處理、分割、特征提取、特征選擇和識別分類，經(jīng)過理論分析與實驗比較驗證了所提方法的有效性和可行性，成功地將機器視覺處理技術應用于皮膚顯微診斷。雖然本文的具體目標對象是皮膚診斷，但若將本視覺處理系統(tǒng)配上相關的知識庫，亦可運用于其它的各種目的對象應用場合，如基因點陣序列的識別、文物