超聲醫(yī)學(xué)圖像以其快速、實(shí)時(shí),安全和價(jià)格低廉等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于黃牛繁殖和胚胎生產(chǎn)各個(gè)階段,為了提高改良種牛的繁殖能力,運(yùn)用超聲成像技術(shù)來對(duì)黃牛卵泡的變化規(guī)律進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)便起到了至關(guān)重要的作用,這對(duì)提高妊娠率意義重大,要實(shí)現(xiàn)對(duì)牛卵泡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),首先需要在所獲取的超聲圖像中檢測(cè)到黃牛卵泡所在的位置。本文主要研究的目標(biāo)是對(duì)超聲圖像中的牛卵泡區(qū)域進(jìn)行檢測(cè),為牛卵泡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等后續(xù)研究和分析奠定基礎(chǔ)。針對(duì)牛卵泡超聲圖像的特點(diǎn),本文對(duì)卵泡區(qū)域的檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了深入研究,首先研究相關(guān)算法對(duì)牛卵泡超聲圖像進(jìn)行預(yù)處理,即去噪,在分析并研究了傳統(tǒng)BM3D算法以及PM模型,Catte模型,SRAD模型的基礎(chǔ)上,基于研究對(duì)相關(guān)模型的擴(kuò)散系數(shù)以及擴(kuò)散模型進(jìn)行改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散濾波算法,得到了良好的去噪效果;然后對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,在分析了傳統(tǒng)LBP算法的缺陷之后,基于研究提出了一種改進(jìn)的全新LBP算法-BALBP算法,同時(shí)提取圖像的HOG特征和GLCM特征;本文還對(duì)SVM分類器的相關(guān)參數(shù)選用PSO粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,并用AdaBoost的決策樹分類器對(duì)SVM弱分類器進(jìn)行優(yōu)化,以此生成能力更好的強(qiáng)分類...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 論文章節(jié)安排
第2章 黃牛卵泡超聲圖像預(yù)處理
    2.1 BM3D去噪算法
    2.2 基于各向異性擴(kuò)散濾波的算法
        2.2.1 傳統(tǒng)各向異性擴(kuò)散濾波算法
        2.2.2 斑點(diǎn)抑制各向異性擴(kuò)散濾波算法
        2.2.3 本文提出的改進(jìn)各向異性擴(kuò)散濾波算法
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析及評(píng)價(jià)
        2.3.1 算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于組合特征和SVM的牛卵泡超聲圖像檢測(cè)
    3.1 傳統(tǒng)基于邊緣檢測(cè)的算法
        3.1.1 梯度邊緣檢測(cè)算子
        3.1.2 Canny檢測(cè)算子
        3.1.3 傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)結(jié)果
    3.2 基于組合特征和SVM的牛卵泡區(qū)域檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)
        3.2.1 圖像特征提取算法
        3.2.2 本文提出的改進(jìn)局部二值模式特征提取算法
        3.2.3 基于PCA的降維算法
        3.2.4 基于PSO優(yōu)化的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法
        3.2.5 基于AdaBoost的決策樹強(qiáng)分類器的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法
        3.2.6 機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    3.3 基于組合特征和SVM的牛卵泡檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析對(duì)比
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)過程
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析對(duì)比
    3.4 本章小結(jié)
第4章 結(jié)論與展望
    4.1 本文總結(jié)
    4.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
詳細(xì)摘要



本文編號(hào)：3915308