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内窥镜病理图像纹理分割的研究

作　者: 王振明
导　师: 王保保
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用
关键词: Gabor滤波器 K-均值聚类 PCA 小波变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

纹理图像的属性决定特定的纹理需要特定的分割方法,因此,本文以消化道内窥镜图像为研究对象,试图寻找对该类图像有效的分割方法,主要研究工作如下：(1)基于小波变换纹理分割的研究。利用小波变换提取纹理特征,对提取的纹理特征利用K-均值聚类方法进行分类,获得分割结果。(2)Gabor滤波器的改进。本文在现有经验基础上对Gabor滤波器在方向上做了改进,即：在对图像进行特征提取时,由四个方向拓展成六个方向(0°、30°、60°、180°、300°、330°)。(3)基于Gabor滤波器纹理分割的研究。阐述了Gabor滤波器的详细设计过程,且用设计好的Gabor滤波器对消化道内窥镜图像进行纹理特征提取,然后利用K-均值聚类算法对已提取的特征进行分割,最后得出试验结果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 引言  7
  1.2 纹理分割方法综述  7-9
  1.3 纹理分割的应用  9-10
  1.4 课题研究内容  10
  1.5 本文的内容安排  10-11
  1.6 小结  11-13
第二章小波变换  13-23
  2.1 小波变换基础理论  13-18
    2.1.1 连续小波  13-14
    2.1.2 离散小波  14
    2.1.3 多分辨率分析  14-16
    2.1.4 Mallat算法  16-18
  2.2 二维图像的小波变换  18-21
  2.3 二维离散小波框架分析  21-22
  2.4 小结  22-23
第三章基于小波变换内窥镜图像的纹理分割  23-33
  3.1 内窥镜病理图像小波分割综述  23-24
  3.2 内窥镜图像纹理特征的提取  24-26
    3.2.1 基于纹理能量的特征提取方法  24-25
    3.2.2 特征平滑  25-26
  3.3 内窥镜纹理图像的预分割  26-28
    3.3.1 K-均值聚类算法  26-27
    3.3.2 预分割实现过程  27-28
  3.4 内窥镜纹理图像的后分割  28-30
    3.4.1 特征加权  28-29
    3.4.2 后分割实现过程  29-30
  3.5 试验研究  30-32
    3.5.1 试验设置  30
    3.5.2 实验步骤  30-31
    3.5.3 实验结果  31-32
  3.6 小结  32-33
第四章 Gabor滤波器基础理论  33-41
  4.1 滤波器的分类  33-34
  4.2 Gabor滤波器基本原理  34-38
    4.2.1 Gabor滤波器简介  34-35
    4.2.2 一维高斯函数  35
    4.2.3 二维高斯函数  35-36
    4.2.4 Gabor小波函数  36-38
    4.2.5 Gabor函数性质  38
  4.3 Gabor滤波器  38-39
  4.4 小结  39-41
第五章基于Gabor滤波器内窥镜图像的纹理分割  41-49
  5.1 Gabor滤波器的参数设置  41-43
    5.1.1 Gabor的方向和尺度设置  41-43
    5.1.2 其他参数设置  43
  5.2 内窥镜图像的特征提取  43-44
  5.3 内窥镜图像的特征降维  44-45
    5.3.1 数据特征降维概述  44-45
    5.3.2 PCA特征降维  45
  5.4 基于Gabor滤波器内窥镜图像的纹理分割  45-48
    5.4.1 实验步骤  45-46
    5.4.2 试验结果  46-48
  5.5 小结  48-49
第六章总结与展望  49-51
致谢  51-53
参考文献  53-57
研究成果  57

内窥镜病理图像纹理分割的研究

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