基于多特征的口腔正畸图像检索技术的研究

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二十一世纪是一个信息大爆炸的世纪,计算机和互联网如浪潮般走进了人们的工作、学习、生活各个领域,可以说是无处不在。图像检索技术就是在这种形势下逐渐发展起来的一个热点领域,它不仅结合了多个学科知识,包括图像处理、模式识别、数据库技术等,还推动了其他学科的发展。早期出现的基于文本的图像检索早已不能满足人们对信息日益增长的需求。经过研究人员坚持不懈的钻研,基于内容的图像检索技术被学者提出。用户只需选择指定的检索图像,检索系统就会自动完成图像的特征描述、提取、识别和匹配等步骤。这在口腔医学诊断中有很好的实际应用意义,口腔科的医生可以利用图像检索系统,找到病情最相似的一些口腔图片,进行比较分析,并参考这些病例的诊断方案,提高诊断的准确度和效率。本文首先介绍了本课题的研究背景和意义,以及基于内容的图像检索技术的国内外研究现状。然后对基于内容的图像检索的相关技术做了详细的阐述。本文重点介绍了基于颜色特征的图像检索和基于形状的图像检索。针对以往仅采用单一的图像底层特征不能获得较好的检索效果的问题,本文采用了图像颜色特征和形状特征相结合的多特征融合的方法进行图像检索。其中,对于颜色特征的提取,本文引入了一种结合空间信息的累积颜色直方图的检索方法,具体思想为:首先利用对HSV颜色模型进行量化,然后将图像分成多个子块,并根据不同区域的重要程度赋予其不同的权重,最后结合累积直方图来描述颜色特征。而形状特征的提取则是采用非常经典的Canny算子与Otsu阈值分割法相结合的方法进行图像分割,同时,提取七个不变矩来描述图像的形状特征。多特征融合的方法即是给颜色特征和形状特征赋予权值,然后进行特征的相似性匹配。最后,本文采用口腔正畸图像及百万图像库中的图像对上述方法进行实验,通过多次实验结果的比较分析,得出本文提出的基于多特征的图像检索方法针对口腔正畸图像有较好的检索效果,可以在口腔正畸辅助诊断中得到应用,帮助医生提高诊断效率,从而推动医疗卫生行业的信息化建设进程。
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