皮膚是人體不可或缺的部分,與身體健康休戚相關(guān)。在皮膚病高發(fā)的當(dāng)下,傳統(tǒng)的皮損檢測方法耗時費(fèi)力、主觀性強(qiáng),難以建立統(tǒng)一指標(biāo)。因此,研究方便可靠、客觀性強(qiáng)的皮損信息快速檢測系統(tǒng),對減輕從業(yè)人員負(fù)擔(dān),以及進(jìn)行皮膚病的長期監(jiān)測具有重要意義。本文以白斑皮損為研究對象,開發(fā)基于視覺的皮膚皮損檢測量化分析系統(tǒng)。先用普通相機(jī)采集皮膚皮損圖像,研究了影響皮膚圖像質(zhì)量的主要因素有硬件誤差、光照和噪聲,并提出相應(yīng)減小干擾的辦法。然后,用實驗分析了大津法等四種算法分割白斑皮損圖像的特點(diǎn),并對算法進(jìn)行改進(jìn),提高了算法針對白斑皮損圖像分割的準(zhǔn)確性。隨后,為獲得穩(wěn)定性和魯棒性更好的分割結(jié)果,將不同算法的分割子集在馬爾科夫隨機(jī)場的框架下進(jìn)行合成,根據(jù)權(quán)重大小重新分配像素點(diǎn),得到合成后的分割結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,量化提取了對評價白斑皮損有指導(dǎo)意義的面積和顏色特征。最后,在LabVIEW平臺上實現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計。實驗表明,根據(jù)各部分研究結(jié)果所設(shè)計的皮損檢測系統(tǒng),能對白斑皮損圖像進(jìn)行除噪增強(qiáng)、多算法分割、子集融合和特征提取等處理,實現(xiàn)了白斑皮損信息的快速測量。 

【文章來源】：貴州大學(xué)貴州省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

系統(tǒng)整體邏輯框架結(jié)構(gòu)圖

第二章 皮損圖像預(yù)處理研究大而分散的情況，所以本文采用普通相機(jī)中受到如環(huán)境光照變化、溫度變化、電流噪質(zhì)量有較大影響，進(jìn)而影響獲取皮損信息取預(yù)處理措施，降低干擾影響。相關(guān)辦法除像進(jìn)行濾波除噪、灰度變換、擴(kuò)大對比度類圖像有統(tǒng)一基準(zhǔn)。從外部和內(nèi)部兩個方響。模型簡介圖像為 RGB 圖像，且在皮損圖像預(yù)處理、在這里首先介紹幾種常用的顏色模型。lue）模型是目前被廣泛應(yīng)用于圖像采集設(shè)、藍(lán)（B）三基色構(gòu)成，它們之間的混合疊間如圖 2-1 所示。

圖 2-2 RGB 顏色空間模型示意圖 模型轉(zhuǎn)換而來，轉(zhuǎn)換公式有多種表達(dá)方式設(shè) RGB 模型中某點(diǎn)的顏色坐標(biāo)值為（R, B ，min min R , G ,B 0, ' /0, ' 2 /0, ' 4 /360d S H G B max mind S H B R max d S H R G max H max該點(diǎn)在 HSV 模型中的顏色坐標(biāo)值。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2908187