【基於特徵融合的医学图像检索算法研究】.pdf

浙江大学硕士研究生学位论文《基于特征融合的医学图像检索算法研究》摘要目前,随着基于内容的图像检索(CBIR)技术的快速发展,其在医学图像辅助诊断领域的应用得到了越来越多的重视。本文主要研究基于底层视觉特征的医学图像内容分析和检索技术,并提供了原型系统.本文首先综述目前基于内容的图像检索技术的基本概念、研究内容、系统构成及主要技术与方法。然后对于颜色特征,改进了在HSV颜色空间基于颜色统计量化和聚类的检索算法与其相似性度量方法。同时,为了弥补颜色特征损失的空间信息,充分利用彩色医学图像的纹理特征,提出了一种基于色彩共生矩阵的检索算法。

目第一章导论 1引言 1研究的目的和意义1CBIR的应用及其典型系统 1论文的研究目标1论文组织第二章基于内容的图像检索技术综述2CBIR简介2CBIR系统构成.2CBIR的主要研究方法2图像内容分析技术2相关反馈技术.2相似性度量技术2CBIR评价技术 2CBIR研究现状第三章基于特征融合的检索算法研究,3引言 3基于颜色的检索算法研究.3颜色模型.3.

浙江大学硕士研究生学位论文《基于特征融合的医学图像检索算法研究》像检索,不仅要考虑到图像本身的内容,而且还涉及到与图像相关联的其他医学信息,例如医师诊断报告的文本。随着图像处理技术和数据库技术的不断发展,医学信息检索技术和高级语义检索技术必然要在基于内容的医学图像检索中起到举足轻重的作用,这正是今后发展的必然方向,也正是医学图像数据库走向真正广泛应用的必由之路.1研究的自的和意义随着信息技术的迅猛发展,如何利用先进的通信技术和计算机技术,为人们提供全方位的医疗保健服务,已经成为医疗和信息领域所共同关注的热点。这个育、远程放射成像和远程手术等等。