色素性皮膚病圖像的特征提取與識別.pdf

1、因環(huán)境變化導致皮膚病變異，其種類持續(xù)增多，發(fā)病率以及致死率也在不斷升高，已經(jīng)得到世界衛(wèi)生組織的關注。目前，皮膚病診斷大都采用傳統(tǒng)臨床診斷方式，極大依賴于醫(yī)生的臨床經(jīng)驗。若輔以計算機視覺、數(shù)字圖像處理等先進的信息處理手段，構建皮膚病圖像內容理解及計算機輔助診斷系統(tǒng)，對皮膚病的早期預測與科學治療有著十分深遠的理論研究和應用價值。
　　本課題主要研究色素性皮膚病輔助診斷的部分關鍵技術：皮膚病圖像分割和特征提取等。通過對這兩個關鍵部分的深

2、入研究，本文的主要成果包括：
　　(1)提出了基于局部全局二值擬合LGBF的改進模型LGBF-V。通過曲線演化理論進行圖像分割，能夠實現(xiàn)皮膚病圖像中目標區(qū)域的“全分割”要求，與傳統(tǒng)的活動輪廓模型相比，能顯著提升分割效率。
　　(2)基于色素性皮膚病圖像的獨有特性，提出了基于樸素貝葉斯分類器的顏色直方圖特征提取方法。該方法能顯著降低顏色特征的維度，且盡可能保留圖像的固有顏色信息，有利于提升圖像識別分類的精度。
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