【摘要】：胃鏡檢查是當(dāng)前胃癌檢測(cè)主要手段,計(jì)算機(jī)輔助胃鏡圖像分析有助于提高胃鏡檢查的準(zhǔn)確率。本文主要針對(duì)電子胃鏡圖像分析方法進(jìn)行研究。首先設(shè)計(jì)了電子胃鏡影像數(shù)據(jù)庫,在此基礎(chǔ)上,對(duì)胃鏡圖像在RGB、HSV、YCbCr顏色空間分布,利用直方圖進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)RGB顏色空間的分布最為均勻分散,較為適合圖像分割;YCbCr顏色空間分布較為聚集,有利于在圖像特征提取時(shí)降低特征向量維數(shù)。然后進(jìn)行預(yù)處理,選擇固定模板提取胃鏡圖像感興趣區(qū)域(Region of Interest, ROI)和HSV顏色空間閾值方法初步消除反光區(qū)域。接著,采用全自動(dòng)的Mean Shift分割算法,對(duì)胃鏡圖像進(jìn)行初步分割。在此形成的區(qū)域上提取YCbCr三維直方圖作為顏色特征向量。同時(shí),根據(jù)胃鏡圖像多尺度、旋轉(zhuǎn)不變、內(nèi)容復(fù)雜的特點(diǎn),選擇了Color Wavelet Covariance(CWC)方法作為紋理特征提取的算法。針對(duì)CWC算法計(jì)算灰度共生矩陣(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)步驟時(shí)間消耗較大的問題,利用Mean Shift思想對(duì)灰度共生矩陣計(jì)算進(jìn)行改進(jìn),提出了基于Mean Shift的灰度共生矩陣計(jì)算算法(Mean Shift-Gray Level Co-occurrence Matrix, MS-GLCM),從計(jì)算時(shí)間、調(diào)用次數(shù)、信息冗余等方面提高了灰度共生矩陣計(jì)算的性能,并在CWC算法中得到應(yīng)用和檢驗(yàn)。最后,經(jīng)過感知器算法和Adaboost算法的比較試驗(yàn)后,采用Adaboost算法將得到的各特征向量經(jīng)過訓(xùn)練構(gòu)造檢測(cè)胃鏡圖像異常區(qū)域的強(qiáng)分類器。對(duì)全局圖像和Mean Shift分割后區(qū)域、顏色和紋理特征向量、感知器算法和Adaboost算法進(jìn)行了比較試驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法的假陽(FP)18.89%,假陰(FN)36.91%,平均錯(cuò)誤率為23.50%。

【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010

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網(wǎng)址: 基于Mean Shift的胃鏡圖像分析方法研究 http://www.gysdgmq.cn/newsview681405.html