基于圖像分析的異常檢測(cè)算法研究及應(yīng)用.pdf

1、異常檢測(cè)是圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，檢測(cè)出圖像中的異常部分，不僅能夠減輕人工處理的工作量、克服不同操作人員之間的主觀性差異，而且還具有靈敏度高、檢測(cè)率高、誤檢率低、快速準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，因此越來越多地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理等不同場(chǎng)合，具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　本文在分析一般的圖像異常檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)兩種特定的應(yīng)用-骨掃描圖像和公安安檢圖像進(jìn)行了深入的研究并取得了一系列的成果。為了開

2、發(fā)核醫(yī)學(xué)科全身骨掃描圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，作者在研究國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，首先針對(duì)骨掃描的脊柱和肋骨后身圖像，提出了一種新的自適應(yīng)熱點(diǎn)檢測(cè)算法。繼而針對(duì)全身的其他部位，分別提出利用本底和對(duì)稱性等特征進(jìn)行熱點(diǎn)檢測(cè)。在熱點(diǎn)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步討論了骨掃描圖像熱點(diǎn)和病人的分類識(shí)別算法，通過特征提取和貝葉斯分類學(xué)習(xí)等，給出病人存在腫瘤骨轉(zhuǎn)移的概率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的檢測(cè)算法，對(duì)于脊柱和肋骨部分的熱點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到了93.1

3、％，同時(shí)能夠減少系統(tǒng)的假陽(yáng)性檢測(cè)。最后在此熱點(diǎn)檢測(cè)和分析識(shí)別算法基礎(chǔ)上開發(fā)的骨掃描計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，已經(jīng)在臨床上試用，能減輕醫(yī)生讀片的負(fù)擔(dān)和主觀性差異。
　　同時(shí)，本文針對(duì)公安安檢系統(tǒng)中的雙能透視和背散射圖像，提出了新的物質(zhì)分類和違禁物檢測(cè)算法。首先針對(duì)高、低能透視圖像，利用SVM分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)有機(jī)物、無(wú)機(jī)物和混合物的分類。然后在透視圖像和背散射圖像配準(zhǔn)和數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，通過SVM分類器進(jìn)行物質(zhì)的細(xì)分和危險(xiǎn)物品的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表