皮膚顯微圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、在人們對(duì)皮膚美容與保健日益關(guān)心的今天，一類具有自動(dòng)癥狀檢索、癥狀識(shí)別以及癥狀護(hù)理的皮膚癥狀自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)變得迫切需要了。該系統(tǒng)是將工程中的圖像處理與模式識(shí)別的有關(guān)原理應(yīng)用到醫(yī)學(xué)皮膚圖像中，其研究核心是圖像的識(shí)別技術(shù)。 皮膚癥狀自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)從最初攝入的原始皮膚顯微圖像到最后的識(shí)別分類，需要經(jīng)過(guò)各種處理過(guò)程。為了提高圖像分割的客觀性，筆者將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到HIS空間，用飽和度S表示圖像，采用基于S域最大類間方差動(dòng)態(tài)閾值分割法對(duì)圖

2、像進(jìn)行分割。為了消除分割后的孤立白點(diǎn)與黑色小區(qū)域，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)圖像進(jìn)行后處理。 根據(jù)皮膚視覺(jué)診斷的一般方法，初步提取了癥狀的面積；最大、最小直徑；癥狀部分的顏色；癥狀邊緣的顏色以及七個(gè)不變矩共22個(gè)特征參數(shù)，然而如何選擇出對(duì)皮膚癥狀識(shí)別分類能力強(qiáng)的特征項(xiàng)組合即特征選擇的問(wèn)題是模式識(shí)別中非常重要的環(huán)節(jié)。本文既利用遺傳算法優(yōu)化搜索特征空間，又克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的苛刻要求，把遺傳算法和支持向量機(jī)(SVM)結(jié)合起來(lái)。此外，采用留一交叉法