文件名称：问题的提出-easyarm-imx28硬件手册
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更新时间：2024-06-27 09:17:09
图像识别
5.1 问题的提出 B 超是医学影像学的一个重要组成部分，B 超检查能够准确无损直观地显示人 体脏器的形态结构，并且对人体的软组织具有高度的分辨能力。它作为一种没有 副作用的有效诊断工具已经得到广泛认可。在对 B 超图像的自动识别中，特征提 取是图像识别的基础和前提。图像的特征提取在广义上说就是一种变换，即通过 变换的方法用低维（一维）空间表示高维的图像样本空间。特征选择和提取很重 要，直接影响到图像识别分类器的设计、性能及其识别结果的准确性，其基本任 务是从众多特征中找出那些最有效的特征。 B 超显示的图像较复杂，信息量大，各目标景物的轮廓界限不清楚，且有相互 重叠的现象，前景和背景物体的灰度差较小，再加上研究对象(人体)的特殊性，因 此，B 超图像的特征提取一直是图像处理与分析的难点和热点。文献 [23] 利用小波 变换对 B 超图像进行预处理;文 [24] 使用快速离散小波变换(KDWT)对 B 超图像进行 识别，大约有 60%的识别正确率;文 [25] 使用分形理论提取超声图像的纹理分形参数， 取得了较好的识别效果;文 [26] 和文 [27] 通过灰度共生矩阵对 B 超图像进行特征提取， 其特征参数对肝脏超声图像具有较好的描述能力。文 [28] 使用不变矩特征、频谱特 征、纹理统计矩特征和基于共生矩阵的纹理特征四大类特征数据对 B 超图像进行 特征提取，实现了对超声图像近似全面的描述。 本文根据 B 超图像的特点，对采集并转化为灰度图像的 B 超图像进行处理， 遵循有经验的医生，从每幅 B 超图像中选择感兴趣的区域 ROI(Region Of Interest)， ROI 遵循以下原则： (1)任何一张肝脏 B 超图像都至少有一个 ROI; (2)ROI 尽可能的包含所需的病理信息; (3)ROI 的形状为正方形。 (4)ROI 的区域大小固定为 80×80 像素。 对于 ROI 的确定方法，本文采用的是人工确定 ROI。由于医生已经对肝脏 B 超图像有较多的临床经验和较丰富的肝脏病理分析经验，医生可以直接选取可疑 的区域作为 ROI，这样可以减少误差，提高有效信息被选中的几率。在得到了肝 脏 B 超图像的 ROI 后，对于特征提取都是针对这些 ROI 来分析和获得的。 本文中对 B 超图像的特征提取都是针对这些感兴趣的区域，以肝脏超声图像为 例介绍 B 超图像的特点。本文所涉及的四种肝脏超声图像见图 5-1 所示，其中图(a) 为血吸虫肝的 B 超图像，图(b)为轻度脂肪肝（即正常肝脏）的 B 超图像，图(c) 为肝脓肿的 B 超图像，图(d)为肝血管瘤的 B 超图像。肝脏 B 超的 ROI 如图 5-2 所 示，其中图(a)为血吸虫肝的 ROI 图像，图(b)为轻度脂肪肝（即正常肝脏）的 ROI 图像，图(c)为肝脓肿的 ROI 图像，图(d)为肝血管瘤的 ROI 图像。