热图像分割算法解读.doc

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1、研究生课程论文课程名称热图像分割算法授课学期2014学年至2015学年第2学期学院电子工程学院专业电子科学与技术学号姓名甘晓楠任课教师夏海英交稿日期2015.7.7成绩阅读教师签名日期广西师范大学研究生学院制13摘要生物医学技术与应用正在临床医生的服务上起到了开发和作用。有一个例子是医疗温度记录,它是经常在检测某些疾病和疼痛分布中被使用过。当前的温度记录处理软件有一些局限性，主要是因为通用应用的发展和带有特定的解剖形状的感兴趣的区域(ROI)不允许识别。当前商业软件通常使用定期棱镜形状来为这些区域定义,如矩形、正方形、圆形或椭圆,以及缺乏定义复杂

2、的几何区域。这些形状限制,当他们不适合复杂的几何形状特征,通过排除或包含无关的数据评价的热图像来实现。如何ROI的定义是多么准确，这特定的限制都是可观察到的。为了提高热图像的特征,一个计算应用程序开发出来了。现有的软件应用程序的局限性因为设计了一个允许选择任何ROI的应用程序所克服，独立于它的几何形状和进一步优化它处理。这个研究工作提供了几个分割算法及未经处理和优化的ROI的对比。关键词：温度记录发；红外线；ROI；图像分割；RGB颜色模式13目录摘要2关键词：温度记录发；红外线；ROI；图像分割；RGB颜色模式2目录3第一章介绍4第二章温度记录

3、42.1背景52.2优势52.3缺点52.4临床应用5第三章识别ROI6第四章图像分割64.1阈值分割74.2边缘检测分割74.2.1Sobel74.2.2Roberts84.2.3Prewitt84.2.4高斯拉普拉斯算子84.2.5Canny94.3基于区域的分割9第五章材料和方法95.1图形用户界面和热成像采集95.2数据分析95.3确定和优化ROI9第六章结果与讨论11第七章结论12参考文献1313第一章介绍过去半个世纪带来了戏剧性、人体中的变化在正在调查中。现在,那里许多不同的成像技术,为诊断开放更多的机会[1]。在热、代谢和血管条件人

4、体中，红外温度记录提供了信息,这常常可以用来解释病理生理的，与物理条件相关的信息。研究和临床观察证明,红外测温术是区分正常和一个合适的指标异常的生理过程,特别是对疾病的早期阶段[2]。使用红外测温术也在卫星成像、运动检测、安全、监控、等[4]。诊断的准确性取决于感兴趣的区域(ROI)的分割形式[3]。热图像分析中，图像分割是一个基本的步骤,不同的方法正在探讨。在本文中,我们提出一个比较不同的roi使用图像分割算法。使用分割算法有助于提高热图像分析的准确性。本文的组织结构如下:在第二节中,我们提出一个温度记录的一般概述,在第三节讨论ROI的识别,第

5、四节介绍了图像分割算法。在第6和7节中结果与总结评价之前，案例研究是在第五节呈现出来。第二章温度记录一个对象表面温度分布可以确定使用一个名为热成像的方法,也经常引用温度记录法[5]。以上材料发出的红外能量是0开尔文(-273摄氏度)。红外辐射的一部分电磁波谱和在可见光和无线电波之间占据的频率。红外光谱的一部分频谱范围从0.7微米波长(pm)到1000点。在这个波段内,只有频率为至目前用于温度测量[6]。通过相机成像传感器，这种能量转换为电信号，在监视器上显示为彩色或单色热图像，它代表温度的变化值[7]。2.1背景在科学文献中，希波克拉底是第一个内

6、科医生,这个科学文献通过把泥放在一个男人腹部，分析了身体热量，当其干的时候观察其颜色的变化[8]。红外温度记录法是由威廉·赫歇尔爵士在1800年左右发现的。但就在1940年,第一个适用的红外成像系统已经开发了。自1960年初以来红外热成像一直用于医疗技术[9]。过去20年里，标准化的技术和热成像的临床协议以及红外成像设备性能方面赢做出了重要的改进。2.2优势13对病人或医务相关人员，温度记录发的主要优点是非侵入式的、非接触、无痛、没有伤害的[10]。现代热成像摄像机提供高速度和高决议。此外,早期相机的稳定性已显著改善和校准的图像可以实现对一个稳定

7、的温度参考,以确保可靠性。用这种技术完成的重复采集是尤其重要的[1]。2.3缺点热图像采集的主要问题之一是需要经验和具体算法正确地描述它们。而且非常准确的温度测量很难使变化引起的材料的发射率,也因为它是极易受到任何外部现象干扰,比如,头发,光或空气流动,可能会引入偏差和/或可能影响图像质量[8]。另一个温度记录主要的缺点是硬件和软件，以及个人培训的成本相对较高[6]。2.4临床应用温度记录已成功用于乳腺癌的诊断、糖尿病神经病变和外围血管疾病。此外,它是被用来检测妇科问题,肾脏移植、皮肤、心脏,新生生理病,发烧筛查和脑成像[11]。第三章识别ROI

8、在任何温度记录处理分析的第一步是定义的通常使用正则棱镜形状这些区域的定义,例如,ROI。当前的商业软件矩形、方形、圆形和/或椭圆不确定某