三維特征提取算法研究及其應用.pdf

1、圖像分類與識別在計算機視覺有非常廣泛的應用，這涉及到許多領域，比如說圖像檢索、圖像分析、機器人定位等。特別是隨著腦科學與認知科學研究的興起，同時也伴隨著成像手段的日益多樣化，以磁共振圖像為主的三維圖像數(shù)據(jù)在圖像分類識別特別是在醫(yī)學圖像的分類識別中占有越來越重要的地位和作用。然而由于人腦磁共振圖像的高維特性，導致了人的可讀性降低，因此，三維圖像的分類識別仍是一個有挑戰(zhàn)的問題。
　　本文針對人腦磁共振圖像等三維圖像數(shù)據(jù)，重點研究了三維

2、特征提取算法以及基于三維特征提取算法的圖像分類識別算法框架，并將提出的算法應用于三維醫(yī)學圖像的分類識別中。本文開展的主要工作以及取得的成果包括以下幾個方面：
　?。?）三維特征描述算法——3D-WHGO
　　本文針對三維圖像本身具有時空維、信息量更大的特點，在加權梯度方向直方圖（Weighted Histogram of Gradient Orientation，WHGO）特征描述算子的基礎上，提出了一種新的三維特征描述算子

3、——3D-WHGO。在構造三維特征描述算法中，首先定義了三維圖像中的梯度大小以及梯度方向的計算方法，其次在三維空間中對梯度方向的頻率信息，統(tǒng)計它的直方圖，并使用梯度的大小，來對梯度方向直方圖的進行加權處理。通過使用這樣的方法，我們構造出來的三維特征描述算子，具備了空間中圖像梯度頻率的信息，同時也使得三維特征描述算子能夠更充分地利用三維圖像中特有的時空維信息，進而更有效的描述和表示三維圖像特有的特征。
　?。?）提出了一種基于三維特

4、征描述算法的圖像分類識別框架——“多分辨率三維空間金字塔”算法
　　本文在三維特征提取算法的基礎上，提出了“多分辨率三維空間金字塔”算法。該算法以三維特征提取描述算子為基礎，在“空間金字塔匹配”算法的基礎上，融合了三維圖像特有的空間特性。通過對圖像進行空間劃分，更多的利用特征與特征之間的空間信息。同時將多分辨率的思想引入到了算法框架之中，在決策時采用多分辨率融合的方式形成最終的分類器，形成了“多分辨率三維空間金字塔”算法的整體框架

5、。
　?。?）將三維圖像分類識別框架應用于醫(yī)學圖像分析中
　　本文將提出的算法框架用于人腦磁共振圖像的圖像分類識別中。我們采用了三個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)對算法的性能進行了測試，通過對數(shù)據(jù)中人腦磁共振圖像的男女性別信息進行分類識別，并得到了理想的分類識別結果。不僅證明了我們提出的“多分辨率三維空間金字塔”算法對于三維圖像分類識別的有效性，同時還證實了我們提出的三維特征提取算法——3D-WHGO特征描述子在分類性能以及計算時間上相比于