肋骨皮质纹理特征提取分类算法设计

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1、硕士学位论文肋骨皮质纹理特征提取分类算法设计作者姓名：邬志强学号：2012910177学科专业：控制科学与工程研究方向：图像分析与处理指导教师：李大辉教授答辩日期：2016年6月齐齐哈尔大学MasterdegreethesisDesignoftexturefeatureextractionandclassificationalgorithmforribcortexAuthor:WuZhiQiangStudentid:2012910177Major:ControlscienceandEngineeringResearchdirection:Imageanalysisandprocess

2、ingTutor:LiDahuiProfessorQiqiharUniversity学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于齐齐哈尔大学，

3、允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要肋骨X线平片纹理特征的提取分类对诊断非显性无错位肋骨骨折具有重要的临床意义，对于减少漏诊，提高诊断准确率方面具有重大作用。由于当前肋骨医学图像处理领域这方面还没有现成的算法。因此，本文目的在于利用成熟的图像处理技术，针对肋骨图像的医学特性，提出了一种包括预处理、纹理特征提取及分类的算法，以计算机显示，该算法能做到提高肋骨纹理特征提取分类的准

4、确率。本文首先研究了纹理的基本概念与性质及特征的提取方法，对目前大量使用的纹理提取与分类方法进行了介绍，概括的介绍了几种借助纹理统计特性的提取方法，并指出了它们各自的优缺点。对纹理的特征提取及分类原理、模型、方法和使用到的相关技术进行了归纳总结，在对肋骨纹理特征算法中特征提取技术进行了分析的基础上，提出了一套肋骨图像纹理分析的流程。即运用Canny边缘检测算子对图像进行轮廓提取，再用Gabor小波变换进行图像纹理特征提取，最后借用KPCA降维的优越性对图像纹理特征进行了分类。并根据此算法，对经过预处理过的肋骨图像，分别就传统Gabor小波变换的特征提取与加入旋转规范化循环算子的Gab

5、or小波变换的特征提取；传统KPCA的特征分类以及结合信息度来衡量特征向量的KPCA的特征分类，两两组合进行对比实验，结果显示，经过Canny边缘检测算子预处理过的肋骨纹理图像，经加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换的特征提取，最后用结合信息度来衡量特征向量的KPCA的特征分类这一组合得到的分类准确率最高，而且对比其它类型的算法中准确率也有了极大的提高。关键词：纹理特征；医学图像；Gabor小波变换；KPCA-I-AbstractTheextractionandclassificationofthetexturefeaturesofribX-rayplainfilmisimpo

6、rtantclinicalsignificanceforthediagnosisofnondominantribfractures.Toreducethemisseddiagnosisandimprovethediagnosticaccuracyratehasasignificantrole.Thereisnoexistingalgorithminthefieldofmedicalimageprocessing.Thepurposeofthispaperisthatusingmatureimageprocessingtechnology,accordingtothecharacter

7、isticsofmedicalimageofrib,presentsaincludingpreprocessing,texturefeatureextractionandclassificationalgorithm,computerdisplay,thealgorithmcandoimproveribtexturefeatureextractionclassificationaccuracy.Firstly,thispaperstudiestheextr