灰色系统理论及其在医学图像处理中的应用

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要图像的滤波和边缘检测为有效提高图像的显示质量，改善图像的视觉效果，以及有效地实现特征提取和分类识别具有重要意义。以往处理一般图像的滤波和边缘检测方法应用于医学图像，效果不十分理想。针对医学超声图像的特点，提出了将灰色系统理论的GM(1，1)累加模型和灰色关联分析模型应用于图像处理的方法，通过累加生成模型可以有效去除图像的噪声，当累加图像数量增加时，去噪效果明显，运用灰色系统理论的灰色关联度分析方法对图像进行了边缘提取，该方法不仅能够较好的提取出图像的边缘，同时还具有抗噪声的作用

2、，说明对于医学图像的边缘检测而言，灰色关联分析方法具有更好的适用性。对比实验表明，灰色系统理论方法应用于医学图像处理，效果更佳，和以往处理方法相比，具有明显的优越性。最后对图像的识别进行了探讨，以胰腺癌为例，建立了特征模型，并根据提取出的图像特征，运用灰色关联分析方法进行了图像的识别，识别结果与实际的定性分析结果相符。关键词：灰色系统；图像处理；灰色关联分析；累加生成；特征提取图像识别哈尔滨工程大学硕士学位论文AbstractTheimagefilteringandedgedetectionhavegrea

3、tsignificanceforeffectivelyimprovingthedisplayqualityandvisualeffectofanimage，andforefficientlyrealizingthefeatureextractionandclassificationrecognition．Theconventionalmethodoftheimagefilteringandedgedew．ionthatisusedformedicalimagesisunsatisfactory．Accord

4、ingtothecharacteristicsofmedicalultrasonicimages，amethodispresentedforapplyingaGM(1，1)accumulationmodelandagraycorrelationanalysismodelofthegraysystemtheorytoimageprocessing，whichcaIlscreennoisesout．Theedgeextractionofanimageiscarriedoutbyusingthegraycorre

5、lationanalysismethod,whichnotonlyCallextracttheedgeofanimagesatisfactorily,butalsohasthefunctionofresistingnoises，therebytestilyingthepracticalityofthismethodinaccordancewimtheedgedetectionofanmedicalimage．Thecomparativeexperimentshowsthatthemethodpresente

6、dinthisarticlehasthesuperioritytothetraditionalone．Finally,theimagerecognitionisdiscussed．Takingpancreascancerasanexample，thefeaturemodelisestablished．Accordingtotheextractedimagefeatures，theimagerecognitionisdonebyusingthegraycorrelationanalysismethod．The

7、recognitionresultisinagreementwimtllatofthequalitativeanalysis．Keywords：graysystem；imageprocessing；analysisofgraycorrelation；aceumulationgeneration；featureextraction；imagerecognition哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出

8、，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：日期：2005年2月16目哈尔滨工程大学硕士学位论文第1章绪论1．1本课题研究的目的和意义随着人类社会的进步和现代科学技术的高速发展，图像处理与分析技术已经深入到医学领域的方方面面，尤其使医学影