基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进

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基于内容的图像检索技术综述

摘要：简要介绍亍无线局域网的相关技术，分析了现阶段无线局域网面临的主要安
全问题，并有针对性地提出了相应的安全保障措施。
关键词：无线局域网；网络安全技术；ＩＥＥＥ８０２．１ｌ
中图分类号：７ｒＰ３９３．０８
文献标识码：Ａ
ｌ无线局域网络简介
信号的军盖范围，使ｗＬＡＮ移动性得到极大提高。
１．１无线局域网络的概念
等优点，冈此发展迅速。但由于无线局域网是基于空间进行传
达到随时随地接人局域网络的境界。
பைடு நூலகம்
播，因此传播方式具有开放性，这使无线局域网的安全设计方案
摘要：介绍了基于内容图像检索系统的基本组成，以及颜色、纹理、形状、多特征综合等主要的图像特征提取方法，并根据查准率、查全率进行了评价。
关键词：图像检索；查准率；查全率
中图分类号：Ｇ２５２．７，
文献标识码：Ａ
有关图像检索的研究是从２０世纪７０年代开始的，主要是幅标准样例图像来进行特ｆｉＦ提取，然后由系统在特征库中查找
６６１．
科技情报开发与经济
ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ
２００９年第１９卷第２８期
文章编号：１００５－６０３３（２００９）３．￥－０１０１－－０２
收稿日期：２００９—０７—１５
无线局域网应用安全的研究
刘云峰
（山两工程职业技术学院．山西太原，０３００００）
（４）颜色相关图（ＣｏｌｏｒＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍ）。颜色相关网反映了不同颜色对，即像素对之间的空间相关性，也可简化为相同颜色的像素间的空间关系。其主要是用像素对相对于距离的分布来表达图像信息，其特征范围相对较小，计算简便，检索效果比颜色直方图和颜色聚合向量更好。１．２纹理特征

一种基于Radon变换的改进型纹理特征提取算法[发明专利]

专利名称：一种基于Radon变换的改进型纹理特征提取算法专利类型：发明专利
发明人：燕皓阳,刘颖,葛瑜祥,胡丹,李大湘
申请号：CN201611226881.4
申请日：20161227
公开号：CN106651933A
公开日：
20170510
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于Radon变换的改进型纹理特征提取算法，它涉及数字图像处理技术领域。

它包括Radon变换、双树复小波变换、子带系数的提取、特征值的计算、特征向量的构造、相似度的计算；Radon变换对原始图像Radon变换，通过图像Radon域系数与图像旋转角度的关系提取旋转不变量，双树复小波变换对变换过后得到的投影矩阵进行变换，子带系数的提取、特征值的计算以及特征向量的构造都在双树复小波变换基础上进行，相似度的计算是根据输入图像与图像数据库中图像纹理特征向量的欧氏距离来计算的，检索出与目标图像匹配的图像。

本发明解决图像的移动或旋转对产生的小波变换系数的影响问题，便于图像检索，方便高效。

申请人：西安邮电大学
地址：710000 陕西省西安市长安南路563号
国籍：CN
代理机构：北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙)
代理人：李静
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基于多特征黑白照片检索论文

基于多特征的黑白照片检索摘要：黑白照片是一种早期的成像方式，很多有历史意义的照片都以黑白照片的形式保存下来。

随着信息技术的发展，黑白照片可以被收集存储于多媒体数据库中。

图像检索是多媒体数据库中最需要也是最普遍的要求，图像检索的关键技术就是图像描述和图像特征提取。

本文通过对灰度特征与纹理特征的提取，实现基于图像内容的黑白照片检索。

通过对实验结果进行比较和分析，可以看出本文提出的检索方法具有较高的准确率。

关键词：图像检索；多特征；特征提取；灰度特征；纹理特征中图分类号：tp751 文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2011) 24-0000-02black and white photographs retrieval based onmulti-characteristicsli dazhen(tianjin heavy equipment engineeringco.,ltd.,tianjin300457,china)abstract:black and white photograph is an early imaging modality,in which form many historic photos are preserved.with the development of information technology,black and white photographs can be collected and stored in a multimedia database.image retrieval is the most common and most important requirement for a multimediadatabase.image description and image feature extraction are the key technologies of image retrieval.in thepaper,content-based image retrieval of black and white photographs is implemented based on the gray and texture features extraction. experiments show that proposed method works possesses a high accuracy.keywords:image retrieval;multi-features;feature extraction;gray features;texture features一、相关工作黑白照片是一种早期的成像方式，很多有历史意义的照片都以黑白照片的形式保存下来。

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现医学图像检索是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是从医学图像数据库中自动检索出与给定查询相关的图像。

基于内容的医学图像检索是一种常用的方法，其利用图像特征进行检索，能够有效地提高检索精度和效率。

然而，基于内容的医学图像检索面临着一些挑战，如图像复杂性、多样性和语义差异等问题。

为了克服这些挑战，相关反馈技术被广泛应用于医学图像检索中。

1.相关技术综述1.1基于内容的医学图像检索技术基于内容的医学图像检索是利用图像特征进行检索的一种方法，其主要包括图像特征提取和相似度计算两个过程。

常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等，相似度计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。

1.2相关反馈技术在医学图像检索中的应用相关反馈技术是一种利用用户反馈信息来调整检索结果的技术。

在医学图像检索中，相关反馈技术通常包括正反馈和负反馈两种方式。

正反馈是指用户选择与查询相关的图像作为反馈信息，负反馈是指用户选择与查询不相关的图像作为反馈信息。

常用的相关反馈算法包括Rocchio算法、KNN算法和SVM算法等。

1.3相关反馈技术的分类和比较根据反馈信息的不同，相关反馈技术可以分为主动反馈和被动反馈两种方式。

主动反馈是指系统主动向用户提供反馈信息，被动反馈是指用户通过操作来提供反馈信息。

根据反馈信息的类型，相关反馈技术可以分为显式反馈和隐式反馈两种方式。

显式反馈是指用户明确地提供反馈信息，隐式反馈是指系统通过用户的操作行为来推断反馈信息。

根据反馈信息的数量，相关反馈技术可以分为单次反馈和多次反馈两种方式。

单次反馈是指用户只提供一次反馈信息，多次反馈是指用户可以提供多次反馈信息。

在具体实现中，选择不同的相关反馈技术需要综合考虑其精度、效率、可靠性和易用性等因素。

综上所述，相关反馈技术在基于内容的医学图像检索中具有重要作用，可以提高检索精度和效率。

选择合适的相关反馈技术对于实现高效准确的医学图像检索具有重要意义。

基于高光谱图像的中医舌苔和舌质分类研究

ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，４２（６）：５５９－５６５，６１１．
Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｏｎｇｕｅｃｏａｔｉｎｇａｎｄｔｏｎｇｕｅｔｅｘｔｕｒｅｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
Ｃｈｉｎｅｓｅｍｅｄｉｃｉｎｅｂａｓｅｄｏｎｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ
ａｃｃｕｒａｃｙｏｆｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅａｃｈｅｓ９３．９％，ｗｈｉｃｈｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＲＧＢｉｍａｇｅｂａｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｍｅｔｈｏｄｓａｎｄＣＮＮ（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ），ａｎｄＶＧＧ（ｖｉｓｕａｌｇｅｏｍｅｔｒｙｇｒｏｕｐ）ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅ
ｄｅｅｐｎｅｔｗｏｒｋｔｏｅｘｔｒａｃｔｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｓ，ｓｏａｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆ
ｔｈｅｔｏｎｇｕｅｃｏａｔｉｎｇａｎｄｔｏｎｇｕｅｔｅｘｔｕｒｅ．ＭｅｔｈｏｄｓＴｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅａｃｑｕｉｒｅｄｂｙｕｓｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｃａｍｅｒａ，ａｎｄｔｈｅ
从而被广泛应用。其中，双通道卷积神经网络［１８］最
常用来联合提取高光谱图像的光谱与空间信息。三
维卷积神经网络（ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，３Ｄ⁃ＣＮＮ）［１９］凭借其在三维数据处理
ａｃｑｕｉｒｅｄｉｍａｇｅｓａｒｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍｓｓｏａｓｔｏｓｉｍｐｌｉｆｙｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｏｆｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａ．

基于Contourlet变换的纹理图像检索

基于Contourlet变换的纹理图像检索李丽君【摘要】提出了一种基于Contourlet变换的纹理图像检索算法.首先对纹理图像进行Contourlet变换,通过调整子带能量的次序,改进其旋转不变性,再提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和标准方差作为特征向量,最后采用Canberra 距离进行相似性度量.实验结果表明,此算法在对纹理图像检索时具有良好的检索性能,并具有旋转不变性.%A texture image retrieval algorithm based on Contourlet transform was proposed. Firstly, texture images were transformed based on Contourlet domain, then the rotation in variance was improved by adjusting sequence of sub - band energy parameters. Then means and standard deviation of coefficients matrix in different scale and various directions were extracted to form feature vectors. Finally, similarity measurement was implemented by using Canberra distance. Experimental results show that the new method has better retrieval performance and the properties of rotation invariance.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)013【总页数】3页(P3245-3247)【关键词】图像检索;Contourlet变换;旋转不变性;Canberra距离【作者】李丽君【作者单位】辽宁石油化工大学理学院,抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41多媒体和通信技术，特别是网络技术的高速发展使得人们对图像的应用日益广泛，如何从海量图像库中快速提取有价值的信息已成为人们的迫切需求。

图像增强在基于形状特征图像检索中的应用

ｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｈａｐｅｆｅａｔｕｒｅ，ｉｔｉｓｎｅｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｔａｒｇｅｔｂｏｕｎｄａｒｙｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｗｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｂｏｕｎｄａｙｒｃｕｒｖｅ，ｔｈｅａｒｅａｏｆｎｏｉｓｅ
ａｎｄｎｏｎ－ｎｏｉｓｅｃｏｎｓｔａｎｔｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｌｗａｙｓｌｅａｄｓｔｏｓｍａｌｌｂｏｕｎｄａｙｒｃｈａｎｇｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｃｅｒｔａｉｎｍｅａｓｕｒｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｔａｋｅｎｏｔｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓＦｉｒｓｔ，ｂｙｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈｅｃｏｌｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ｔｈｅｉｍａｇｅｓａｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｗｉｔｈｇｒａｄａｔｉｏｎ．Ａｎｄｔｈｅｎｔｈｏｕｒｇｈｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｔｈｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇｐｏｃｒｅｓｓｉｓｄｏｎｅｏｎｔｈｅｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｓｈａｐｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ａｓｔｈｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｓｂｙｓｏｍｅｐｒｅｆａｂｒｉｃａｔｅｄｗａｙ，ｔｈｅｉｍａｇｅｎｏｉｓｅｓａｎｄｃｏｌｏｒｕｎｅｖｅｎｒｅｇｉｏｎｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｓｈａｐｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓａｎｄｒｅｍｏｖｅｔｈｅｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔａｎｄｎｏｎ・ｎｏｉｓｅａｒｅａｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．

云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究

云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究摘要：针对大规模图像研究和分析的需求不断增长，本文提出了一种云环境下基于内容的多源加密图像检索技术。

该技术涵盖了图像加密、多源搜索、内容分析和云计算等研究领域，并结合了深度学习和人工智能等先进技术，解决了传统图像检索技术的局限性和不安全性问题。

本文设计了一种基于加密降维和压缩的图像加密方法，使得加密后的图像不仅保证安全可靠，并在数据传输和存储中具有高效性和低成本性。

此外，本文提出了一种多源图像搜索引擎，可以充分利用多个数据源中的信息，提高检索效率和准确率。

最后，基于内容的图像分析技术被应用于本文中的图像搜索引擎中，可以快速分析和定位特定物体，并通过云计算输出相应结果。

实验结果表明，该技术在提高图像检索效率、准确率和安全性方面具有明显优势，可以广泛应用于图像处理、信息安全等领域。

关键词：云计算，图像检索，加密，多源搜索，深度学习，内容分析，人工智能。

引言图像检索是图像处理中一个重要的研究领域，它涉及到图像存储、压缩、传输、处理、分析等多个方面。

随着互联网技术的发展，图像数据不断增加，人们对于快速、准确的检索技术的需求也越来越高。

传统的图像检索技术主要依靠文本标签、关键字等元数据信息进行搜索，然而这种方法的准确性和效率都存在很大的局限性，尤其是在海量数据处理和安全保护方面。

因此，如何提高图像检索的效率、准确性和安全性仍是一个具有挑战性的课题。

随着云计算和大数据技术的快速发展，一种新型的图像检索技术——基于内容的图像检索技术应运而生。

该技术主要基于图像的本身特征进行检索，可根据图像组成元素（如颜色、形状、纹理、物体等）进行检索，因此具有更高的准确性和效率。

此外，云计算技术可提供高效、可靠的数据存储和处理平台，为图像检索技术的实现提供了有力保障。

然而，云环境下的图像检索技术面临的一个重要问题就是数据的安全性。

设计一种加密方法，对图像数据进行保护很有必要。

图像语义特征的提取与分析

学位论文作者签名：张好
日期：
2007 年 1 月 16 日
上海交通大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在本学位论文属于不保密□√。（请在以上方框内打“√” ）年解密后适用本授权书。
研究确定的针对风景人物类别的最佳特征hsv颜色直方图luv颜色聚合矢量tamura纹理特征的组合特征针对室内室外类别的最佳特征是改进的lab颜色矩luv颜色聚合矢量的组合特征针对建筑物风景类别的最佳特征是边界方向聚合矢量
上海交通大学硕士学位论文图像语义特征的提取与分析姓名：张好申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：李生红 20061201
第 III 页
ABSTRACT
according to the feature’s information. It is also independent on the types of classifiers and distribution of labels. Therefore, this method based on Mutual Information has a strong popularity and practicability. Firstly, this thesis introduces current research trends, CBIR system architectures and key technical knowledge. The primary semantic image classification technologies and extraction methods of image features are also mentioned. Then, we extract features including color, texture and edge for landscape/human, indoor/outdoor, building/landscape classification problems. And intensive analysis of the discriminative skills about features based on MI values is given with the experimental results on large image databases. Furthermore, we select the most-discriminating features into a set. Then we do the experiment using classifier error and distance measurement to validate the feasibility of the new method using mutual information. The new method we proposed overcomes the defects of other methods. The application of the most-discriminating features based on our conclusion used to classify a kind of hierarchical image database indicates the importance and influence of the extraction and analysis of semantic image features, the accuracy of which reached 82.17%.

tamura纹理特征

tamura纹理特征Tamura纹理特征是一种计算机视觉中常用的特征描述算法，其实现了对图像纹理信息的量化描述和提取。

该特征由日本学者Tamura于1978年提出，被广泛应用于图像分类、检索、匹配等领域。

下面将详细介绍Tamura纹理特征及其应用。

一、纹理特征的概念在图像处理中，纹理是指由区域内像素的颜色和亮度分布所组成的特征。

纹理可以帮助人们对物体进行辨识和分类，因此在图像处理中广泛应用。

纹理特征指的是从图像中提取出来的纹理信息，它通过对颜色和亮度的统计分析，表征了纹理的基本特征。

一些纹理特征包括局部纹理二值模式（LBP）、格拉姆-沙诺尔算子（Gabor）和Haralick特征等，而Tamura纹理特征则是其中的一种。

二、Tamua纹理特征的计算Tamua纹理特征主要包括三个部分：粗糙度、对比度和方向。

其中，粗糙度描述了纹理的平滑程度，对比度描述了纹理中颜色差异的程度，方向描述了纹理的方向性。

这三个部分分别由不同的统计特征反映，具体如下：1.粗糙度：通过统计图像灰度级直方图的标准差来描述像素的分布情况，即像素的平均值和方差。

尺度不变的粗糙度公式如下： r = sqrt(variance)/(mean+1)其中，variance表示像素灰度值的方差，mean为像素灰度值的均值。

2.对比度：通过计算局部像素灰度值的标准差来描述图像颜色差异的程度。

尺度不变的对比度公式如下：c = (max-min)/(max+min+1)其中，max表示像素灰度值的最大值，min为像素灰度值的最小值。

3.方向：通过计算图像中像素灰度值的梯度方向直方图来描述纹理的方向信息。

梯度方向直方图通常是一个长度为K的向量，表示图像中存在K个不同的方向。

三、Tamua纹理特征的应用Tamura纹理特征在图像处理中广泛应用，特别是在图像分类、检索和匹配等领域。

这些应用需要将图像的纹理特征与已知的特征进行比较，以判断它们是否相似。

这种比较方式可以使用Euclidean距离、Mahalanobis距离和相关系数等计算方法。

tamura 纹理特征

tamura 纹理特征Tamura纹理特征是图像处理领域的一个重要研究方向，它是通过对图像纹理特征进行描述来实现图像分类、识别等任务的一种方法。

本文将从什么是Tamura纹理特征，其主要特点，以及如何应用这种方法进行图像处理等方面进行阐述。

1. 什么是Tamura纹理特征Tamura纹理特征是一种描述图像纹理特征的方法。

与传统的图像处理技术相比，Tamura纹理特征具有更加准确、全面、不受光线、噪声等因素影响的优势。

它最初是由Tamura在1970s年代提出的，通过对图像的灰度值分布、亮度特征、粗细特征、方向特征四个方面进行分析，将图像分为光滑、粗糙、粗糙+方向等三类，以此来描述图像的纹理特征。

2. Tamura纹理特征的主要特点Tamura纹理特征的主要特点如下：（1）它可以提取图像中的纹理特征，对图像进行分类、识别等任务有很好的应用价值；（2）它可以对图像中出现的各种变化（如光线、噪声等）产生的影响进行比较准确地修正；（3）它具有较好的全局性和局部性，可以对图像纹理特征进行全面描述；（4）它的运算速度比较快，适合于实时处理或大规模图像数据的处理。

3. 如何应用Tamura纹理特征进行图像处理Tamura纹理特征可以应用于图像分类、识别、目标检测等许多方面。

下面将以图像分类为例进行说明。

图像分类是将一组图像分为多个类别的任务。

可以通过将每幅图像提取出其Tamura纹理特征，然后将这些特征作为输入数据进行分类。

具体步骤如下：（1）提取图像中的Tamura特征；（2）将提取出的特征进行归一化处理；（3）将归一化后的特征作为输入数据，将其分为不同的类别；（4）可以使用不同的分类算法进行分类，如支持向量机、神经网络等。

这种方法可以提高图像分类的准确性和可靠性，并且可以应用于广泛的图像处理任务。

综上所述，Tamura纹理特征是一种可以用来描述图像纹理特征的方法。

它具有较好的准确性、全面性、鲁棒性和实时性等特点，在图像分类、识别等任务中具有广泛的应用前景。

基于模糊识别的乳腺夏钽

基于模糊识别的乳腺夏钽基于模糊识别的乳腺夏钽乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤,已经严重危害到患者的健康和生命。

早期的诊断和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。

乳腺钼靶X片由于检查空间分辨率高,操作简单、价格低廉,已经成为乳腺癌影像检查的首选方法。

乳腺癌病灶在钼靶X片上主要表现为微钙化簇和肿块。

但是由于早期乳腺癌的影像学特征不是很明显,加上放射科医生每天要大量阅片,往往容易视觉疲劳,难免出现漏诊误诊的情况。

随着计算机技术的迅速发展,使计算机辅助钼靶X片检测(Computer-aidedDetection,CAD)成为研究热点。

研究表明,CAD系统可以有效防止因疲劳和疏忽造成的误诊和漏诊,是医生不可或缺的好帮手。

分类性能是CAD系统的成败关键,而分类模型的好坏往往依赖于数据库中的信息是否具有代表性。

在以往的CAD系统中,建立分类模型的测试样本均来自于欧美人的DDSM和MIAS数据库,在测试的时候对于中国人并不是非常理想。

我们建立了一个属于中国人的数据库,并且将病人的人类学信息加入到图像特征向量中,针对特征向量的多源性,本文采用多核支持向量机(MultipleKernelSupportVector,MKSVM)算法,将特征向量分组,分别使用不同的核函数向高维空间映射,训练出适合钙化簇混合特征检测的分类模型。

实验结果表明,多核支持向量机的分类准确率高于单核支持向量机。

在传统计算机辅助检测系统中,给出的结果往往是“正常”或者“不正常”,本文提出将模糊理论引入乳腺微钙化簇的检测中,使用隶属度函数对分类结果进行模糊化处理,使得系统最后给出的结果为属于“正常”或者“不正常”的概率量化值,分类结果更加贴近客观实际,为医生提供了更多的参考信息。

大量实验结果表明,本文提出计算机辅助乳腺检测系统包括乳腺数据库、人类学及图像特征提取及特征分类等功能,实用性强、性能稳定,可作为提高医院乳腺病灶临床检查的效率和准确率的辅助工具。

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法

基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法梅军;张森林;樊臻【摘要】针对目前织物组织的识别主要依赖人工而导致效率低下的问题,研究并设计了一种基于Tamura方向度纹理特征的织物组织识别算法.该算法通过将Tamura纹理特征中的方向度、形态学运算以及高斯模糊有机结合,成功生成经纬组织点分布图以实现织物组织识别.通过计算织物组织图的Tamura方向度特征值提取了纹理信息,利用纹理信息结合数字图像处理技术获得组织点分布.实验证明,针对具有较强纹理信息的织物组织,特别是经纬纱线颜色相近的织物,该算法能够很好地实现识别效果.%Nowadays identification of fabric relies mainly on artificial,which leads to the problem of low efficiency.Recognition algorithm of woven fabric was studied and designed based on directionality of Tamura texture features.Through the combination of the directionality which belongs to six attributes of Tamura texture features,morphological expansion operation and method of connected domain area,the algorithm successfully generated distribution diagram of interlacing points.Texture information was extracted by calculating the feature value of Tamura directionality in the fabric structurechart.Distribution of interlacing points could be obtained by using the texture information combined with digital image processing technology.Experiments showed that this algorithm was able to achieve great recognition results in the fabric structure chart with strong texture information,especially the fabric structure chart with similar color of warp and weft yarn.【期刊名称】《轻工机械》【年(卷),期】2017(035)004【总页数】4页(P52-55)【关键词】织物组织;Tamura纹理特征;方向度;膨胀运算;连通域【作者】梅军;张森林;樊臻【作者单位】浙江大学电气工程学院, 浙江杭州 310027;浙江大学电气工程学院, 浙江杭州 310027;浙江大学电气工程学院, 浙江杭州 310027【正文语种】中文【中图分类】TS111.8;TP274[自控·检测]目前纺织行业中，对织物组织的识别主要依赖人工，人工方法虽然保证了一定的识别准确性，但效率低下的缺点制约了现代纺织行业自动化的发展。

基于Tamura特征的虹膜结构密度计算方法

基于Tamura特征的虹膜结构密度计算方法高源;宋辉;张志佳【摘要】Iris diagnostics is a subject to judge the body health by analyzing color and structure of iris fiber tissue. The densities of differ-ent fiber structures of human eyes are different,which can be used to judge body health. A calculation method of iris fiber structure based on roughness,contrast and the direction of Tamura texture features is introduced. The image preprocessing is carried on including normali-zation,histogram equalization and local binarization before utilization of Tamura algorithm,to reduce the influence of uneven illumination by using Tamura algorithm directly and the result error. Three typical images are selected to represent three levels iris fiber structure densi-ty,calculating Tamura texture features of three typical images to determine the relationships between iris fiber structure density and select-ed characteristics. Finally,the algorithm is applied to 60 image samples in iris library built by visual inspection techniques institute in She-nyang University of Technology,and the results show that the method is consistent with the subjective judgment of roughness,which is practical and effective.%虹膜诊断学是一门通过分析眼睛虹膜纤维组织的色彩与结构，来判断身体组织健康状况的学科，不同人眼虹膜的纤维结构的密度存在差异，可用于判断身体组织健康状况。

融合颜色特征和纹理特征的图像检索算法

融合颜色特征和纹理特征的图像检索算法耿艳萍;高红斌;任智颖【摘要】文章结合颜色特征和纹理特征,利用欧氏距离计算两幅图像的相似度进行图像检索.首先,在HSV空间下,提取颜色特征并进行归一化处理.然后,提取GLCM 的特征值,并结合Tamura特征形成更加丰富的纹理特征.最后,分别计算待检索图像和图像库中图像的颜色和纹理相似度,在不同权重下融合颜色和纹理特征得出最终相似度.Matlab实验表明,不同种类的图像,分配颜色和纹理的不同权重时,有不同的查准率.调整图像的特征权重可以提高查准率.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)024【总页数】4页(P113-116)【关键词】图像检索;GLCM;Tamura;多特征融合【作者】耿艳萍;高红斌;任智颖【作者单位】山西大学软件学院,山西太原 030013;山西大学自动化系,山西太原030013;山西大学软件学院,山西太原 030013【正文语种】中文随着数字图像技术的发展，人们面临着丰富多样的图像，根据需求从大量图像中检索出匹配的图像，是值得探究的问题。

图像检索技术分为基于文本和基于内容的检索。

基于内容的图像检索（Content Based Image Retrieval，CBIR）是提取图像库中图像和待检索图像的特征进行相似度比较，从而得出结论。

基于内容的图像检索特征包括两个方面：一类是底层视觉特征，如颜色、纹理、形状等[1]；一类是高层语义特征，即图像内容的语义描述与各类物理特征之间的逻辑关系[2]。

本文提取第一类特征，在不同种类的图像组成的图像库中，检索出与待检索图像相似的图片。

单一的基于颜色的相似度计算[3]不能完全表达图像内容，故这种检索算法的查准率很低。

另外，常见的基于内容的图像检索特征还有纹理特征，用于捕捉图像表面的粒度与重复出现的模式[4]。

常用的纹理特征有基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）的特征，文献[5]用广义图像灰度共生矩阵做图像检索，但查准率和查全率的提升效果不显著。

基于图像分割的Tamura纹理特征算法的研究与实现

基于图像分割的Tamura纹理特征算法的研究与实现吕晓琪;郭金鸽;赵宇红;任晓颖【期刊名称】《中国组织工程研究》【年(卷),期】2012(016)017【摘要】背景：ITK主要提供医学图像处理、分割与配准算法,但其缺少可视化的功能,缺乏灵活实用的用户界面,VTK提供了丰富的医学影像处理与分析工具,具有强大的图形处理和可视化功能。

目的：利用以前的确诊病例和医生的诊断经验以及患者的相关病史,对确诊的医学影像资源进行管理,归档,并检索,以减少人工干预,提高图像的查全率和查准率。

方法：以视觉感知机制为基础,在ITK平台上进行图像平滑去噪和分割的预处理过程,利用Tamura算法完成纹理特征提取,最后通过实验采集、计算数据,完成对比分析。

结果与结论：基于图像分割的Tamura纹理特征算法在基于图像纹理检索应用上便于相似性度量,进而可提高检索的准确率。

【总页数】4页(P3160-3163)【作者】吕晓琪;郭金鸽;赵宇红;任晓颖【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古自治区包头市014010【正文语种】中文【中图分类】R318【相关文献】1.基于Tamura纹理特征的织物组织识别算法 [J], 梅军;张森林;樊臻2.基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进 [J], 辛民宣;史正星;崔光彬;卢虹冰3.基于图像分割的Tamura纹理特征算法的研究与实现 [J], 吕晓琪;郭金鸽;赵宇红;任晓颖4.基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割 [J], 李娜;熊志勇;谢瑾;彭川;任恺5.融合Tamura纹理特征的改进FCM脑MRI图像分割算法 [J], 乔颖婧;高保禄;史瑞雪;刘璇;王朝辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测

基于Tamura纹理特征的Copy-Move图像篡改盲检测赵伟;汪涛;吕皖丽;汤进;罗斌【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】Copy-Move is a common digital image forgery in the research field of image blind authentication. This paper implements the algorithmof detecting and locating the Copy-Move forgery region in one image based on Tamura texture features. In the algorithm, the eigenvectors of image are made up by extracting the Tamura texture features of every image block. Then the eigenvectors of image are sorted by dictionary ordering. The algorithm computes the similarity of the im-age blocks by Euclidean distance for detecting and locating the forged image region. The experimental result indicates that the algorithm can detect and locate the the forged image region effectively.%针对图像盲认证中一种常见的Copy-Move型图像篡改，提出了基于图像的Tamura纹理特征的Copy-Move型篡改区域的检测和定位算法。

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割李娜;熊志勇;谢瑾;彭川;任恺【摘要】在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑肿瘤图像的差异性表现出较强的自适应能力.【期刊名称】《中南民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】6页(P144-149)【关键词】脑肿瘤;多模态;Tamura纹理;支持向量机;MR图像【作者】李娜;熊志勇;谢瑾;彭川;任恺【作者单位】中南民族大学计算机科学学院,武汉430074;中南民族大学计算机科学学院,武汉430074;中南民族大学计算机科学学院,武汉430074;中南民族大学计算机科学学院,武汉430074;中南民族大学计算机科学学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TP391.41脑肿瘤最常见的是胶质瘤，它的生长会逐渐压迫其所在区域的神经，引起身体机能的失调，造成极大危害.核磁共振(Magnetic Resonance，MR)成像技术对软组织分辨率高，可以准确描述大脑的解剖结构，在脑肿瘤的诊断、治疗和手术引导中有重要的意义[1].为了充分解读核磁共振图像，为临床诊断、治疗提供量化的信息，首先要对图像中的脑肿瘤区域进行精确分割，然后对该区域进行量化指标的计算.在实际操作中，由于脑肿瘤形状不一、结构多变、灰度不均，脑肿瘤边界多伴有水肿等，使不同患者的MR图像存在较大的差异，给脑肿瘤区域的分割带来了较大困难，分割过程中的很多问题仍需深入研究 [2,3].脑肿瘤患者的MR成像是三维多波段成像，通常包括 FLAIR 、T1、T2 和T1C 四种模态，不同的模态提供不同的脑肿瘤信息[4].比如，FLAIR模态肿瘤区域的图像与正常组织的图像灰度差异明显，T1C模态肿瘤区域的边界纹理特征明显.临床上，医生大多结合多模态MR图像进行肿瘤区域分割，分割过程中利用计算机辅助软件，手动一层一层地勾画肿瘤区域，这样的操作主观性很强，可重复操作性差[5-7].常见的自动或半自动肿瘤分割方法多数是基于图像灰度信息的，如模糊聚类方法[8,9]、水平集方法[10]、AdaBoost迭代方法[11]、神经网络方法[12,13]以及SVM方法[14,15].SVM方法主要通过对样本的学习找到最优分类器，然后对像素点进行分类.在寻找最优分类器时，使用多维的特征来寻找，适合多模态的MR序列图像分割.目前用该方法设计分类器多数考虑的是MR图像的灰度信息，缺少对图像纹理信息的考虑，所以只反映MR图像特征的一个侧面.机器在辨识图像时，不应该仅仅利用灰度信息，而忽略掉图像的纹理信息.文献[16-18]已证明，将灰度(颜色)信息和纹理信息相结合，对图像进行分割可以得到比仅利用灰度信息或者仅利用纹理信息得到的分割效果要好，鲁棒性也更高.针对脑肿瘤图像分割的问题，本文将MR图像灰度信息和纹理信息相结合，提出一种基于多模态的脑肿瘤图像分割算法.该方法首先将多模态MR图像进行融合，对各个像素点建立高维特征，包括Tamura纹理特征[19]和灰度特征，在训练样本标记时，选择7×7的图像窗口中的中间像素点作为训练样本，再利用SVM模型对这些训练样本进行训练，求得最优分类器，最后，用训练好的SVM模型处理其它脑肿瘤图像.选取BRATS2013数据集上的20例患者图像进行测试，测试结果表明本文方法可以更好地提取脑肿瘤区域的边界，得到较好的分割精度.1 基于Tamura的特征提取Tamura从心理学的角度研究表明，人类视觉对于纹理的感知包含至少6个方面：对比度、方向度、粗糙度、线粒度、规则度、粗略度[19].实验表明，对比度、方向度和粗糙度3个定量分析指标对图像纹理的分析比较重要.本文引入这3个指标作为纹理信息，对4种模态下脑肿瘤图像进行纹理特征提取.给定一种模态下的待分割脑肿瘤图像I:(k,h,w)→{0,1,2，…,L+1}，其中k∈[1,K],h∈[1,H],w∈[1,W]，K,H,W,L分别为图像的序列(层次)、该序列图像的高、该序列图像的宽和该像素(体素)灰度级.1.1 粗糙度赵海英等[20]对当前主流的图像粗糙度计算方法进行了分析，结果显示Tamura提出的度量方式在表达图像粗糙度方面是最佳的.文献[21]将指数量化改为线性量化,此方法降低了算法的复杂度，鉴于本文的一幅脑肿瘤图像包含很多序列，是很多图像的组合，图像的数据量较大，本文也采用此方法降低算法的复杂度.本文粗糙度的计算方法如下：(1)以像素(k,h,w)为中心，求大小为5×5的像素块的平均灰度值，记为A(k,h,w).(2)以像素(k,h,w)为中心，计算平均灰度方差，公式如下：En,u(k,h,w)=|An(k,h-n,w)-An(k,h+n,w)|,En,v(k,h,w)=|An(k,h,w-n)-An(k,h,w+n)|,En,u(k,h,w),En,v(k,h,w)分别为水平方向、垂直方向的平均灰度方差，其中n=1,2,3,4,5.(3)依次计算n=1,2,3,4,5下的E值，求解最大E值所对应的n值，不分方向，无论水平还是垂直，nbest(k,x,y)=max{Ek,o(k,x,y)|n∈[1,5],o=u,v}.(4)以像素(k,h,w)为中心，计算大小为3×3的邻域平均粗糙度，(5)计算像素(k,h,w)粗糙度与平均粗糙度之差的绝对值，即为该像素的粗糙度度量.1.2 对比度对比度是指图像选定区域中，最亮的部分和最暗的部分灰度之差，可以通过对像素周围灰度分布情况统计分析获得，本文对比度的计算方法如下：(1)以像素(k,h,w)为中心，统计其邻域大小为3×3的像素块的平均灰度差值，记为Avggray(k,h,w).(2)以像素(k,h,w)为中心，统计其领域大小为3×3的像素区域灰度值的四阶矩，公式如下所示：式中，f(k,i,j)是位于脑肿瘤图像序列k，第i行，第j列的像素灰度值.(3)以像素(k,h,w)为中心，计算图像大小为3×3的图像块的平均灰度方差，(4)像素(k,h,w)的对比度值为：1.3 方向度方向度是图像块中的像素在某个方向呈现出的形态，体现出一定的方向性，可以通过统计梯度向量的方向角局部分布情况实现，具体步骤如下：(1)计算像素(k,h,w)处的梯度方向量，向量模|ΔG(k,h,w)|和方向θ(k,h,w),具体计算方法见文献[19]；(2)事先选定一个阈值t，像素(k,h,w)的方向角为θ′(k,h,w)，公式具体表达方式如下：对于没有明显方向的图像，θ′的值会变化不大，比较平坦，当|ΔG(k,h,w)|的值小于阈值t时，我们把角度设置为0，故t为平滑修正方向角.关于阈值t的求法，有很多种，本文依据文献[20]的方法求得t=12；(3)计算像素(k,h,w)及其邻域大小为3×3的图像块的像素中，所有像素的方向角的均值,记为Avgdir(k,h,w)；(4)像素(k,h,w)方向角减去平均方向角，即为像素(k,h,w)方向度度量值:C2(k,h,w)=|θ′(k,i,j)-Avgdir(k,h,w)|.将上述粗糙度、对比度、方向度特征以及4种模态下的灰度特征值均归一化到[0,L-1]的整数，这些纹理特征数据和灰度特征数据就构成了描述脑肿瘤图像的特征空间.对于任意给定的图像Ikhw(k=1,2,…，K;h=1,2, …，H;w=1,2,…,W)，假设是对应的特征矩阵，其中Nd是特征维数目，这些特征可以是上文提及的粗糙度、对比度、方向度，也可以是中心像素的灰度值、灰度均值等.脑肿瘤MR图像有4种模态，提取每种模态的粗糙度、对比度、方向度纹理特征，可构成12维特征向量，再提取4种模态下的灰度特征值，包括某像素(k,h,w)的灰度值，该像素3×3图像块的平均灰度值、平均灰度差，该像素5×5图像块的平均灰度值、平均灰度差，所有这些特征构成了一副MR脑肿瘤图像的高维特征描述.由于图像本身需要4种模态同时提取纹理特征，而且每幅图像都包含100多层断层图像，图像非常复杂，为了提高算法的效率，在训练模型时对图像进行均匀采样.对一个断层的图像，设置取样窗宽为Ws=7，即从断层图像Ikhw中每隔Ws行或Ws列产生一个取样图像Is，Is是7×7的图像块，取中间像素点，记录该点纹理信息和灰度信息描述Is图像块.2 多模态脑肿瘤MR图像分割SVM算法具有很好的泛化能力，在小样本学习方面也表现出色，当前已经有很多SVM算法在医学图像分割中得到较好的应用[22,23].SVM算法的分类原理是将取样样本空间映射到高维空间，在高维空间里建立一个最优决策超平面，使两类样本距离该平面距离最大化.SVM训练过程中，以训练误差为约束条件，以置信范围最小化为目标，对问题进行优化，特别是引入了核函数，对高维样本处理能力也较强，因此推广能力优于传统学习算法，特别是在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出特有的优势[24].采用SVM对脑肿瘤MR图像进行分割，首先是选择样本点，然后对样本点进行学习，得到最优的分类器，最后通过得到的分类器对待分割的MR图像中每一个像素点的特征向量进行分类.训练样本的选择十分重要，直接影响最优分类器的寻找，有时候样本选取甚至比选择何种方法得到分类器更重要.本文采用均匀采样的方法，这样可以获得具有代表性的样本，更能防止产生周期性偏差.鉴于MR序列图像本身非常复杂，设置图像取样窗宽为Ws=7，从图像Ikhw中每隔Ws行或Ws列产生新的取样图像Is.这样，一个序列中将仅包含个像素的信息，大大提高了算法的效率.本文所提出的基于Tamura纹理和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割具体步骤如下：(1)多模态脑肿瘤待分割图像进行灰度和Tamura纹理特征提取，分别提取图像像素的4种模态下的本身灰度值、3×3邻域像素灰度值平均值、3×3邻域像素灰度值平均值差值、5×5邻域像素灰度值平均值、5×5邻域像素灰度值平均值差值，并计算Tamura纹理粗糙度、对比度、方向度，每一个像素提取32个特征值，组成维度为32的特征向量；(2)进行均匀取样，训练SVM模型；(3)利用训练好的SVM模型对像素点分类，获取肿瘤区域和背景区域；(4)形态学操作对肿瘤区域进行修正；(5)得到分割图像.3 实验结果与分析本文选用MICCAI BRATS2013(https://www.virtualskeleton.ch/BRATS/Start2013) 提供的20个病患的临床数据(患者年龄、性别未知)，来定量分析本文方法的分割结果.20组数据每组都包含FLAIR、T1、T2 和T1C 四种模态下的图像和由多名专家共同完成的分割结果.这些数据中脑肿瘤区域的位置不一、大小不同、形态各异.所有数据每个序列图像的大小为220×220×155，去壳、配准等预处理都已经完成.为了评估分割性能,采用Dice相似性系数(Dice Similarity Coefficient，DSC)、灵敏度(Sensitivity)和阳性预测值(Predictive Positivity Value，PPV)等定量分析指标来评价分割结果. 图1为H02病人的4种模态下的原始图像，分别选取了第79序列和108序列，从左到右依次是FLAIR 、T1、T1C 和T2图像.图2为专家分割结果和本文分割结果的展示，可以看出，在肿瘤区域的边缘部分，有白色肿瘤组织误判为正常组织的点，也有正常组织被误判为肿瘤组织的点，肿瘤边缘部分表现出粗糙不平整，但从整体来看分割精度较好,每一层的Dice系数都达到了90%以上.a) FLAIR b)T1 c)T1C d)T2图1 H02患者的4种模态MR图像Fig.1 Four modal MR images of H02 patientsa)79序列专家分割结果 b)79序列本文算法分割结果 c)108序列专家分割结果d)108序列本文算法分割结果图2 H02图像分割结果与专家分割结果对比Fig.2Comparison of H02 image segmentation results and expert segmentation results图3为H06病人的4种模态下的原始图像，分别选取了第99序列和119序列.图4为专家分割结果和本文算法分割结果的展示，可以看出，两个序列中99序列的分割效果要优于119序列，119序列脑肿瘤区域在图上显示为不连通区域，正常组织和肿瘤组织间隔出现，分割难度较大.模糊的正常组织区域与肿瘤区域灰度值差异小，纹理特征也不是特别明显.另外，在训练时，按照均匀取样的方法，模糊区域的采样占输入样本的比例较小，所以导致这种脑肿瘤区域的分割精度不高.因此，针对图3中119序列，此类分割精度不高的问题，需要对该区域进行大量重新取样，增加该区域像素点的特征提取，提高该区域样本占总样本的比例，有针对性地进行训练.a) FLAIR b)T1 c)T1C d)T2图3 H06患者的4种模态MR图像Fig.3 Four modal MR images of H06 patientsa) 99序列专家分割结果 b) 99序列本文算法分割结果 c) 119序列专家分割结果 d) 119序列本文算法分割结果图4 H06图像分割结果与专家分割结果对比Fig.4 Comparison of H06 image segmentation results and expert segmentation results表1给出本文方法与文献[15]方法分割性能量化对比，文献[15]是基于SVM算法未考虑纹理信息的分割结果，该算法的核函数选择的是高斯核函数.从表中结果可以看出，文献[15]方法的Dice系数偏低，将多模态特征信息融合，在提取灰度特征的过程中，会丢失不同模态信息中有利于分类的特征，对分割正确率有一定影响.本文方法采用在多模态信息融合过程中考虑图像块的纹理信息，特别是大多数的T1C和T2模态的纹理信息都能很好地区分肿瘤点与非肿瘤点，因此Tamura纹理信息能得到更高的分割精度.表1 20例患者的平均分割结果Tab.1 Average segmentation results for 20 patients %方法Dice系统灵敏度PPVSVM-RBF82.07±14.0094.69±4.8774.84±19.93本文算法89.65±7.4097.69±5.4585.64±13.42与同类混合算法比较，本文的性能较优.为了进一步验证本文算法的有效性，将本文算法与Havaei提出的kNN算法[25]和Pereira提出的多模态三维神经网络模型算法[26]等权威结果进行比较，本文算法Dice的平均值为0.89，Havaei算法Dice的平均值为0.85，Pereira算法Dice的平均值为0.88，本文算法的Dice平均值较优.4 结语为了实现脑肿瘤MR图像的有效分割，本文提出了一种结合Tamura纹理特征提取和SVM的分割方法.该算法首先将4种模态下的多序列MR图像的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合，从图像中提取足够多的特征信息，有效克服了脑肿瘤的个体差异，同时亦能适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异，弱化肿瘤边缘与正常组织灰度相近的影响；然后在SVM模型中输入已知样本进行训练;最后，用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.该方法充分利用了不同类型脑肿瘤图像的特性，不仅考虑了图像的灰度信息，也考虑了图像的纹理信息.实验结果证明，本文提出的方法在分割精度上比一般基于灰度信息的图像分割方法有一定程度的提升.参考文献【相关文献】[1] Wong K P. 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关于unet的面试题目

关于unet的面试题目UNet是一种常用于图像分割任务的深度学习架构。

它由Ronneberger等人于2015年提出，基于全卷积网络（Fully Convolutional Network）的思想，通过编码器-解码器结构实现了高效而精确的图像分割。

在本文中，我们将回答与UNet相关的一些面试题目。

1. 请解释一下UNet的结构和工作原理。

UNet的结构可以分为编码器和解码器两个部分。

编码器由一系列卷积和池化操作组成，用于提取图像的低级特征。

解码器通过上采样和卷积操作将编码器的特征图逐渐恢复到原始图像的尺寸，同时进行特征融合，以实现精细的分割结果。

此外，UNet还引入了跳跃连接（skip connections），将编码器的特征图与解码器的特征图进行连接，以帮助解码器捕捉更多的上下文信息。

工作原理如下：首先，输入图像经过编码器进行特征提取，生成一系列的特征图。

然后，特征图通过解码器逐步恢复到原始图像的尺寸，同时与相应的编码器特征图进行融合。

最后，通过输出层进行分类，得到每个像素点属于前景或背景的概率。

整个网络通过反向传播来学习参数，使得输出的分割结果与真实标签尽可能地接近。

2. 为什么UNet在图像分割任务中表现出色？UNet在图像分割任务中表现出色的原因有以下几点：首先，UNet采用了编码器-解码器的结构，可以充分利用深度学习的表征学习能力。

编码器部分通过多层的卷积和池化操作逐渐提取图像的特征，使得解码器能够从不同尺度的特征中恢复出精细的分割结果。

其次，UNet引入了跳跃连接，使得解码器能够融合不同层次的特征信息。

这样一来，解码器可以利用编码器中更底层的特征图来获取更多的上下文信息，从而提升分割的准确性。

此外，UNet的网络结构简单而高效，参数量相对较少，适合用于处理小样本的图像分割任务。

这一特点使得UNet在医学图像分割等领域得到广泛应用，尤其在数据集有限的情况下，仍能取得良好的分割效果。

最后，UNet的网络结构易于扩展和改进。

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ＭｅｉａｍａｅＲｅｒｅａｄｃｌＩｇｔｉｖｌ
ＸＩｎｘａＳｈｎ－ｉＣａｇｂｎ，ＵＨｏｇｂｎ２ＮＭｉ－ｕｎ，ＨＩＺｅｇｘｎＵＩＧｕｎ－ｉ３Ｌｎ－ｉｇ
（．ｅｏｋｃｎｅ，ｏｔｅｓＵｉｒｔ，ａｊｇ２０１，ｈｎ；．ｉｅｉｌｎｉｅｒｇｅａｍｎ，１ＮｔｒｅｔＳｕａｔｎｖｓｙＮｎｉ１０８Ｃｉａ２ＢｏｄｃｇｅｎｐｒｅｔｗｒｈｅｉｎｍａＥｎｉＤｔ
ＦｕｈＭｉｔｒｄｃｌＵｎｖｒｉ，ｎ７０３Ｃｉａ３ＲａｉｌｇｃｌｐｒｍｅｔｏｒｌａｖＭｅｉａｉｅｓｔＸｉ１０２ｈｎ；．ｄｏｏｉａｔｉｙａＤｅａｔｎ．
ＴｎｓｉｌｔｅＦｕｈＭｉｔｒｄｃｌＵｎｖｒｉ，ｎ７０３，ｈｎ）ａｇＤｕＨｏｐｔ，ｈｏｒｌａｙＭｅｉａｉｅｓｔＸｉａ１０８Ｃｉａａｔｉｙ
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ＴＳＩＲＳＡＲＰＴＩ究论著ＨＥＳ＆ＥＥＣＨＲＥＯＲ研
基于内容的医学图像检索中对Ｔｍｒ纹理特征的算法改进ａｕａ
辛民宣，史正星，崔光彬，卢虹冰
【要】目的：Ｔｍｕａ纹理特征的算法进行改进，之在医学图像检索中适用于不规则图形的计算。法：乳腺图摘对ａｒ使方对
ｔｅ０Ｔ，３ｒｌｔｄｉｇｓａｄ１５ｕｒｌｔｄｉｇｓｗｒｏｎ．ｎａｄｔｎｗｈｎＩｓｕｅ，ｈｕｅｓ９ｎｈＦ９ｅａｅｍａｅｎ７ｎｅａｅｍａｅｅｅｆｕｄＩｄｉｏ，ｅＴＦｗａｓｄｔｅｎｍｂｒｗａ１ａｄｉ
图像。论：用改进算法的Ｔｍｒ理特征进行查询，结使ａｕａ纹在保证查全率的基础上查准率有较大提高。示改进算法后提
的Ｔｍｒ理特征更适用于医学图像中不规则区域的特征计算。ａｕａ纹【关键词１基于内容的图像检索（ＢＲ；ａｕａ纹理特征；法改进ＣＩ）Ｔｍｒ算
［中国图书资料分类号］Ｒ４；Ｎ１．【献标识码】Ａ【章编号】１０ — ８８２１）２Ｏ３— ４４５Ｔ９１３文７文０３８６《０００一０２０
ＡｌｏｉｍｍｐｏｅｅｔｏｍｕａＴｘｕｅＦａｕｅｎＣｏｔｎ－ａｅｇｒｔｈＩｒｖｍｎｆＴａｒｅｔｒｅｔｒｓｉｎｅｔｂｓｄ
像进行分割，取出感兴趣区域（Ｏ）在样本（提Ｒ１。包含正常乳腺图片和乳腺肿瘤图片共２１幅）８中使用传统算法Ｔｍｒａｕａ纹理特征和改进算法的Ｔｍｕａ纹理特征进行图像内容检索，比较２种算法的检索结果。结果：初次检索时，传统ａｒＴｍｒ算法在样本中检索出９ａｕａ３幅相关图像，７１５幅不相关图像；改进后的算法检索出９１幅相关图像，３１１幅不相关