【正文】 Trans. Man and Cybernetic, SMC3, 1973, 610—6216． (自然科學(xué)版)，2000,40(3), 90937． ，1994, 21(l), 43448． (自然科學(xué)版)，2001, 19(4), 337—3419． ::河北工業(yè)大學(xué)物理電子學(xué)，2004 ，李萍萍，2003,第二期，6063第 32 頁(yè) 共 34 頁(yè)。} 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 程序的實(shí)現(xiàn)測(cè)試本課題主要是對(duì)超聲肝臟的圖像進(jìn)行紋理分析，本文分別選取了正常肝臟、肝硬化和脂肪肝的超聲圖像進(jìn)行測(cè)試。其計(jì)算公式為：其中：則實(shí)現(xiàn)代碼為： FeatureCorrelation = 。當(dāng)空間共生矩陣中所有值均相等時(shí)，它取得最大值；相反，如果共生矩陣中的值非常不均勻時(shí)，其值較小。 FeatureInertiaQuadrature += (double)(ij)*(double)(ij)*pdMatrix[i][j]。}慣性矩：對(duì)比度是灰度共生矩陣主對(duì)角線附近的慣性矩，它度量矩陣的值是如何分布和圖像中局部變化的多少，反映了圖像的清晰度和紋理的溝紋深淺。 PMatrixRD[(unsigned int)NewImage[i][j]][(unsigned int)NewImage[newi][newj]] += 1。 PMatrixV[(unsigned int)NewImage[i+distance][j]][(unsigned int)NewImage[i][j]] += 1。由對(duì)稱性可知，當(dāng)θ=90o和135o時(shí)，同理可得。 jLocalImageWidth。對(duì)于紋理較細(xì)的圖像，如本文所研究的肝臟紋理等，d的值盡量取小是十分必要的。這就要求必須對(duì)圖像進(jìn)行二次量化，即將256個(gè)灰度級(jí)的圖像量化到16級(jí)甚至更低，這樣做在很多情況下是有效的，不但大大減小了計(jì)算代價(jià)，而且并沒(méi)有引起紋理類間的混淆。 m_dEnergy = dEnergy。 dInertiaQuadrature += dInertiaQuadrature1。 p。 。 。 (2)超聲圖像的紋理是一種隨機(jī)紋理，顯然不適合選擇結(jié)構(gòu)分析方法。C++解決了C語(yǔ)言中存在的一些局限，例如：（1） C語(yǔ)言的類型檢查機(jī)制相對(duì)較弱，這使得程序中的一些錯(cuò)誤不能再編譯階段由編譯器檢查出來(lái)。此后，連接程序?qū)⑺械哪繕?biāo)代碼和用到的靜態(tài)連接庫(kù)的代碼連接起來(lái)，為所有的外部變量和函數(shù)找到其提供地點(diǎn)，最后產(chǎn)生一個(gè)可執(zhí)行文件。MFC（Microsoft Fundamental Casses）是Visual C++開發(fā)環(huán)境所帶的類庫(kù)，在該類庫(kù)中提供了大量的類，可以幫助開發(fā)人員快速建立應(yīng)用程序。、MFC類庫(kù)、編輯器以及聯(lián)機(jī)幫助系統(tǒng)等方面都比以前的版本做了較大改進(jìn)。當(dāng)空間共生矩陣中所有值均相等時(shí)，它取得最大值；相反，如果共生矩陣中的值非常不均勻時(shí)，其值較小。一副有著一致灰度圖像的灰度共生矩陣只有一個(gè)值，他等于圖像總像素?cái)?shù)，它的ASM值最大。進(jìn)行特征提取前，首先對(duì)式（）表示的共生矩陣作正規(guī)化處理：P（i，j）/R=P（i，j） （）這里R是正規(guī)化參數(shù)。ln=d)Or(km=d,ln=d),f(k,l)=i,f(m,n)=j} ()上述式中k、m和l、n分別在所選計(jì)算窗口中變動(dòng)，記號(hào){X}表示集合X的元素?cái)?shù)?；叶裙采仃囀綀D像灰度變化的二階統(tǒng)計(jì)度量，它是表述紋理圖像結(jié)構(gòu)特征的基本函數(shù)。變換的改進(jìn)。每個(gè)分形集合對(duì)應(yīng)一個(gè)以某種方式定義的分?jǐn)?shù)維。相互作用的強(qiáng)度由所謂的吉布斯勢(shì)給出，吉布斯勢(shì)控制了所有信號(hào)組合在這些子集中的概率分布。Markov隨機(jī)場(chǎng)(MRF)模型如果將紋理圖像視作一個(gè)二維隨機(jī)過(guò)程的有限采樣，則這個(gè)隨機(jī)過(guò)程由它的統(tǒng)計(jì)參數(shù)決定。因此，基于模型的紋理分析的關(guān)鍵是準(zhǔn)確估計(jì)模型的特征參數(shù)集。它通過(guò)a4=μ4/s2定義，其中μ4是四階均值而s2是方差。卷積后的圖像中每個(gè)象素值用以該象素為中心的局部窗口內(nèi)的均方值(紋理能量)或平均絕對(duì)值代替，從而獲得紋理的度量，其性能有意義地優(yōu)于共生矩陣法.Tamura紋理特征基于人類對(duì)紋理的視覺(jué)感知的心理學(xué)的研究，Tamura等人提出了紋理特征的表達(dá)。j,k)，C(e，η。紋理測(cè)度變化的傾向是小數(shù)值的紋理測(cè)度表示細(xì)紋理，大數(shù)值的紋理測(cè)度表示粗紋理。 (3)基于結(jié)構(gòu):該方法搜尋紋理基元的排列規(guī)則。也可以是不明確的，需要人為的定義。紋理分類：通過(guò)紋理特征的描述、提取和識(shí)別處理，將不同類別的未知紋理圖像正確的歸類到已知的紋理類型。紋理描述：對(duì)圖像中紋理信息的基本特性做出某種量度。而Goold等人給紋理以更為模糊的定義，即紋理是由大量或多或少有序的相似基元或模式組成的一種結(jié)構(gòu)，這些基元或模式中沒(méi)有一個(gè)特別引人注目的。自然界產(chǎn)生的紋理則成為自然紋理。在圖像分析中將描述這種灰度變化規(guī)律的數(shù)字特征稱之為圖像的紋理特征。(3 )肝內(nèi)密布短弧線狀增高回聲，類似蜂片狀或苔鮮樣改變。脂肪肝可分為彌漫性和局限性兩類，其超聲圖像有所區(qū)別。由于人體生理結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所以，B超顯示的圖像較復(fù)雜，信息量大，各目標(biāo)景物的粉廓界限不清楚，且有相互重登的現(xiàn)象，前景和背景物體的灰度差較小，處理起來(lái)較困難。 肝臟超聲圖像 B超及其成像原理B超設(shè)備成像的基本原理是超聲脈沖回聲檢測(cè)原理。B超檢查能夠無(wú)損、直觀的顯示人體心臟的形態(tài)結(jié)構(gòu)，并且對(duì)人體的軟組織具有高度的分辨能力。因此，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)一直受到國(guó)內(nèi)外有關(guān)專家的高度重視。超聲圖像紋理分析算法研究畢業(yè)論文目 錄第一章 緒論 1 1 1 肝臟超聲圖像 2 B超及其成像原理 2 肝臟疾病及其超聲學(xué)特征 3 本章小結(jié) 3第二章 超聲圖像的紋理分析 4 紋理的基本概念 4 4 5 6 基于特征的分析方法 6 8 10 11 11 12 灰度共生矩陣常用的特征參數(shù) 14 本章小結(jié) 15第三章 超聲肝臟紋理分析設(shè)計(jì)的應(yīng)用 16 Visual C++開發(fā)環(huán)境及C++語(yǔ)言的簡(jiǎn)介 16 Visual C++開發(fā)環(huán)境 16 C++概述 17 17 算法流程圖 18 紋理特征值計(jì)算框架……………………………………………………19 灰度共現(xiàn)矩陣的算法實(shí)現(xiàn) 21 計(jì)算紋理特征參數(shù)的算法 23 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 26 程序的實(shí)現(xiàn)測(cè)試 26 紋理分析測(cè)試結(jié)果比對(duì) …………………………………………………28 本章小結(jié) 30結(jié)束語(yǔ) 31致 謝 32參考文獻(xiàn)： 33南京郵電大學(xué)2010屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）第一章 緒論隨著近年來(lái)社會(huì)科技的進(jìn)步與人類生活水平的發(fā)展，人們?cè)谘杆侔l(fā)展高新科技的同時(shí)，也越來(lái)越關(guān)注自身的生活環(huán)境與醫(yī)療條件。各種新的醫(yī)學(xué)成像方法的臨床應(yīng)用，使醫(yī)學(xué)診斷和治療技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，同時(shí)將各種成像技術(shù)得到的信息進(jìn)行互補(bǔ)，也為臨床診斷及生物醫(yī)學(xué)研究提供了有力的科學(xué)依據(jù)。B超稱為超聲顯像法，是將回聲信號(hào)以光點(diǎn)的形式顯示出二維圖像來(lái)，回聲的大小以光點(diǎn)的明暗度來(lái)表示，根據(jù)光點(diǎn)的灰階不同，組成層次分明的二維結(jié)構(gòu)圖像，為灰度調(diào)制型。這就需要我們對(duì)B超圖像進(jìn)行一定的處理，以期獲得一定的量化參數(shù)，減少醫(yī)生用肉眼判別醫(yī)學(xué)圖像時(shí)發(fā)生的錯(cuò)誤及工作量。而這些變化在B超儀屏幕上又是以點(diǎn)狀回聲、帶狀回聲、團(tuán)狀回聲等組成，主要以灰度圖像的形式顯示。接下來(lái)我們分別了解一下脂肪肝和肝硬化的超聲學(xué)特征。(2 )分布密度不一的短小粗線狀增高回聲。第二章 超聲圖像的紋理分析 紋理的基本概念紋理一般指人們所觀察到是圖像中的象元的灰度變化規(guī)律，習(xí)慣上把圖像中的這種局部不規(guī)則的、而宏觀有規(guī)律的特征稱之為紋理。將特定的子圖像規(guī)則的重復(fù)可人工產(chǎn)生特定的紋理。Hawkins曾對(duì)紋理做過(guò)比較詳細(xì)的描述，他認(rèn)為紋理有三個(gè)主要標(biāo)志： （1）、某種局部的序列在比該序列更大的區(qū)域內(nèi)不斷的重復(fù)； （2）、序列是由基本部分非隨機(jī)排列組成的； （3）、各部分大致都是均勻的統(tǒng)一體，在紋理區(qū)域內(nèi)的任何地方都有相同的結(jié)構(gòu)尺寸；即紋理是由紋理基元按照某種確定性的規(guī)律或者某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律排列組成的。紋理分析的主要研究?jī)?nèi)容包括紋理描述、紋理分割、紋理分類、紋理檢索等，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的重要組成部分。紋理的先驗(yàn)知識(shí)包括確定待分割圖像的紋理類別數(shù)目，不同紋理的表現(xiàn)特性等等。紋理基元可以是直觀的、明確的，如氣泡紋理的基元通常是圓或橢圓。基于模型參數(shù)的分析方法可以看作是基于特征方法的一個(gè)子集?？臻g自相關(guān)函數(shù)是計(jì)算紋理測(cè)度的一種基本方法。而細(xì)紋理圖象的C(e，η。V5=[1,4,6,4,1]之間相互卷積后得到25個(gè)二維濾波模板后分別與紋理圖像卷積。 對(duì)比度對(duì)比度通過(guò)對(duì)象素強(qiáng)度分布情況做統(tǒng)計(jì)后得到。 此時(shí)，參數(shù)θ和標(biāo)準(zhǔn)方差s的值反映了圖像的紋理特征，可以通過(guò)回歸法計(jì)算模型參數(shù)來(lái)獲取紋理的局部統(tǒng)計(jì)特性。相互作用結(jié)構(gòu)是通過(guò)相互作用的象素的特性子集來(lái)描述的。而用正方形來(lái)量度線段結(jié)果為零，對(duì)于Koch曲線用一維尺度測(cè)量結(jié)果為無(wú)窮大，而用二維尺度測(cè)量時(shí)結(jié)果為零，其維數(shù)用非整數(shù)表示，即分?jǐn)?shù)維。，小波變換足對(duì)Fourier。小波分析后期的發(fā)展主要包括多進(jìn)小波(Multiband Wavelet}、小波包（Wavelet Package)、多小波(MultiWavelet)和第二代小波(Second Generation Wavelet}。f(k,l)=i,f(m,n)=j } ()P(i,j,d,135o)={((k,l),(m,n))∈(LyLx)(LyLx)│(km=d。為表達(dá)簡(jiǎn)明起見，在下面的共生矩陣表達(dá)式中，略去了間隔d和方向θ。它是圖像紋理灰度變化均一的度量，他反映了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)度，如果共生矩陣的所有值均相等，則ASM值就??；相反，如果其中一些值大而其他值小，則ASM值大。（4）熵：熵度量圖像紋理的隨機(jī)性。Visual C++已經(jīng)有了很大的變化，在界面、功能、庫(kù)支持方面都有許多的增強(qiáng)。 MFC庫(kù)，庫(kù)（library）是可以重復(fù)使用的源代碼和目標(biāo)代碼的集合。編譯對(duì)用戶程序進(jìn)行詞法和語(yǔ)法分析，建立目標(biāo)文件，文件中包括機(jī)器代碼、連接指令、外部引用以及從該源文件中產(chǎn)生的函數(shù)和數(shù)據(jù)名。最初他把這種語(yǔ)言叫做含淚的C，到1983年才取名為C++。而且這種方法不受分析對(duì)象的制約，能夠很好的反映圖像的空間灰度分布情況，真正做到反映圖像的紋理特征，例如粗細(xì)，均勻，稠密度等，所以其應(yīng)用廣泛。 算法流程圖根據(jù)課題需求，畫出大概的算法流程圖： 程序開始 打開圖像將圖像按窗口大小自動(dòng)