皮肤黑素细胞肿瘤图像综合分割方法研究

皮肤黑素细胞肿瘤图像综合切割方法研究[08-08-2315:45:00]编写：studa20作者：田庆飞，孟如松，姜志国，谢凤英，赵丹培【纲要】目的本文针对黑素细胞肿瘤（MelanocyticTumorMT）图像状况复杂，较难切割的问题，提出了一种综合数字图像切割算法，商讨MT的初期诊断。方法第一应用统计地区交融方法（SRM）实现图像切割成多块纹理一致的地区。而后对图像以HSV彩色空间的H和S重量为特点，使用K均值聚类算法将图像聚为9类。最后，将聚类结果在HSV彩色空间的H和S重量值分别映照到［0，1］区间，再分别对H重量和S重量取阈值，获取最后的界限切割结果。结果对MT图像能够依据其纹理差别将其有效区分为多个地区，较为正确表记出皮损地区。结论综合对多种方法结果的对照，本方法优于传统的大津阈值法、K均值法和活动轮廓法。同时对过去鉴于SRM的MT图像切割方法进行了改良，在办理复杂MT图像时成效显然好于传统方法。【重点词】统计地区交融；K均值；HSV彩色空间；黑素细胞肿瘤；图像切割Abstract:ObjectThispaperproposesasyntheticalgorithmforthesegmentationofMelanocyticTumor(MT),anddiscussesaboutearlydiagnosisofMT.MethodFirstly,thealgorithmofthispaperusesstatisticalregionmerging(SRM)todivideMTimageintoseveralareasbytexture.Then,basedonthefeaturesofHandSsubchannelsofHSVcolorspace,thispaperusesKmeansalgorithmtoclassifythoseareasintonineparts.Afterthat,itnormalizesthesubchannelsandsplitstheimageintotwopartsseparatelybythegiventhresholdvalue0.6inHandSsubchannels.Intheend,thealgorithmcombinesthetwosubchannelsintooneandgetsthefinalresult.ResultThealgorithmthispaperproposescoulddividedifferentareaseffectivelyandassistthedoctorstodiagnosethedisease.ConclusionComparedwithmanyalgorithms,theperformanceofthisalgorithmismuchbetterthanOTSU,Kmeansandsnakealgorithms,especiallyforcomplicatedMTimagessegmentation.Keywords:statisticalregionmerging;Kmeans;HSVcolorspace;melanocytictumor;imagesegmentation前言黑素细胞肿瘤（MelanocyticTumorMT），由良性和恶性黑素瘤构成。当前，研究者关注最多的是恶性黑素瘤（MalignantMelanomaMM）。跟着时间的推移，MM的发病率快速增加，它已成为皮肤首位致死性疾病之一。当前，最有效的治疗方法仍旧是MM的初期诊疗加踊跃有效地切除原发灶，初期的正确诊疗与切除对降低死亡率起决定性作用［1］。而计算机图像的有效切割方法与MM的辨别与初期诊疗亲密有关，因此探究这一方法在临床上拥有重要意义。当前，针对MM的初期诊疗方法有：ABCD准则经过检测［2］来确立MM的初期诊疗。7点检测表法［3］列出了3个强特点和4个弱特点作为初期诊疗的标准。上述方法都依靠于对皮损图像的剖析数据，获取较好的皮损图像分割结果是获得正确数据从而进行正确诊疗的基础和重点。本文提出了一种针对MM图像的综合图像切割方法。第一，使用统计地区交融算法［4］将图像区分为多个纹理同样的地区。而后，将图像从RGB彩色空间转到HSV彩色空间，并对其进行K均值聚类。最后对聚类结果的H和S重量分别取阈值获取切割的界限。方法本文依据地区统计交融，HSV彩色空间，K均值的次序描绘了该综合图像切割方法的办理过程。1.1地区统计交融地区统计交融是一种新的图像切割算法（图1）［4］。该算法分两步：1.点对排序。将图像依据四毗邻两两联合结成点对，选择一个函数对点对的交融代价进行评估。并依据交融代价的有小到大进行排序。2.依据公式1对排序结果进行图像交融。公式中R为地区中像素点的个数，δ为图像总像素个数倒数的16，Q是质量因子，控制交融后的地区个数，Q越大，交融后的地区个数越少，反之，交融后的地区个数越多。在此本文参照MEmreCelei所供给的Q值-96。经过SRM算法的办理，能够将图像中纹理同样的地区交融为一个地区，并将该地区的RGB均匀值设置为该地区的颜色，从而起到锐化皮损地区过渡边沿的成效，便于进一步的切割。P（R,R′）=trueif|

′-|

≤b2(R)+b2(R′)falseotherwise(1)此中，b(R)=g(1/(2Q|R|))ln(|R|/地区交融方法难以确立办理结果的地区个数。

δ)需要注意的是，统计MEmreCelei［6］曾使用SRM方法来办理皮损图像。其解决方法是针对图像周围

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的图像地区进行采样，并成立皮肤背景的颜色模型，最后把肿瘤地区从图像中提拿出来。据我们所处理的图像，有些采样图像很难知足其所做的假定。如图一所示，因为图片的拍摄工具的差别，只好获得一个圆形的视线。1.2HSV彩色空间HSV彩色空间是一种常用于皮肤图像切割的彩色空间，H代表图像的颜色，S代表图像的饱和度，V代表图像的亮度。HSV彩色空间比