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《哈尔滨工业大学》 2010年
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基于彩色图像的面色疾病诊断方法研究

樊明杰  
【摘要】:望面色是望诊的重要内容之一,指医生通过观察患者颜面五官的色泽变化,来判断整体及各相应内脏的健康状况,从而为我们的诊断和治疗提供依据。中医认为:“色为气血所荣,面为气之所凑,气血变幻,色即应之,色之最贵莫显于面,故望诊首察色,察色必重于面也”。这充分说明面部色诊在中医诊法中的重要性。 但传统面色诊法主要是通过医生直观目测面色、语言描述和经验辨析面色,其诊断结果既受医生的知识水平、思维能力和诊断技能的限制,临床上缺乏客观评价标准。面诊现代化是利用计算机自动分析面部特征给出初步诊断结果,由于人脸图像信号获取的环境要素不稳定,常常使得人脸图片颜色不一致,需要进行颜色校正加以修正,然而在颜色校正中需要提取校正色卡的颜色值。另外,关于人脸感兴趣区域的提取的准确性有待改进,并且颜色特征提取还有改进和提升的空间,分类器设计不够合理,使得分类精度较低。本文主要针对上述问题提出解决方案,有以下内容: (1)色卡自动提取策略:在颜色校正前需要知道校正色卡中的颜色值,所以需要提取这些颜色值。针对色卡的特点,提出了两种提取方法:一种是基于色卡中色块的位置关系进行提取,另一种是基于颜色聚类和图像分割技术进行提取。 (2)人脸感兴趣区域提取:针对本研究中心的第三代人脸采集设备采集的图像,以前设计的感兴趣区域提取算法存在区域定位不精确的问题。本文对其进行改进,采用类间方差最大的二值化阀值确定方法来二值化图像,大大提高了定位的准确性。 (3)特征提取算法:针对以前提取的特征的空间维数大和分类的精度有待提高的情况,设计了两种特征提取方法:1D直方图特征和主色调颜色直方图特征。特别是主色调颜色直方图特征能很好地解决特征空间维数大的问题。 (4)分类器设计:针对传统K近邻和支持向量机分类器在医学图像处理中存在的一些缺陷,提出了改进的思路,并取得了一定的成效。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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