基于小波變換特征的醫(yī)學(xué)圖像分類研究.pdf

1、隨著信息化社會(huì)的到來(lái)，人們獲取的信息已經(jīng)不再局限于數(shù)字、符號(hào)、文本等信息，而是越來(lái)越多的處理圖像信息。而在數(shù)字圖像處理中許多問(wèn)題都要?dú)w結(jié)為特征提取和識(shí)別問(wèn)題，如數(shù)字圖像的檢索和分類、圖像數(shù)據(jù)壓縮和編碼、圖像恢復(fù)或重建、目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別、邊緣提取、圖像濾波、圖像分割和圖像信號(hào)分離等。但是由于圖像的多樣性和復(fù)雜性，如何提取有效的圖像特征，成為研究的熱點(diǎn)，亦是難點(diǎn)。
　　 本文在深入分析國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)圖像特征提取算法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究探討基

2、于Gabor小波的紋理特征提取與分類。論文研究工作主要體現(xiàn)以下幾個(gè)方面：
　　 (1)系統(tǒng)研究了醫(yī)學(xué)圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特征和語(yǔ)義特征的提取方法。對(duì)各類特征提取方法中的典型代表，如：灰度直方圖特征、灰度共生矩陣特征、小波特征、不變矩特征、聚類特征等，在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下進(jìn)行詳細(xì)的分析和研究。
　　 (2)針對(duì)Gabor小波變換技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)CT圖像進(jìn)行紋理特征分類時(shí)，往往由于圖像拍攝時(shí)角度的變化而造成分類的誤差，在Gab