近年来,红外热像仪在医学领域的应用越来越广泛,如炎症、血液等疾病检测、早期癌变细胞筛选等。而借助红外热像仪对脚踝疾病的检测并没有被广泛的研究。本文借助红外热像仪拍摄脚踝部位获得脚踝红外热像图,依据脚踝异常部位的热特征,运用模式识别及统计分析技术对脚踝红外热像图进行处理和分类,最终达到了依据红外热像图可视化的特征数据对脚踝疾病进行筛选与诊断的目的。本论文主要研究工作如下:1)脚踝红外热像图的采集实验设计。首先对本实验被测对象的选取、实验环境的设置、红外热像仪的参数选取及性能校准的要求进行了介绍。然后通过对实验对象进行多次图像采集,最后获得最佳的外侧脚踝红外热像图。2)脚踝红外热像图的分析处理。以人体脚踝关节为研究对象,借助计算机处理技术对采集的红外热像图进行清晰化处理及目标区域截取。通过分析证明了红外热像图的温度值与灰度值线性相关,将分析脚踝病变对红外热像图温度变化产生的影响转变为分析脚踝病变对红外热像图的像素点灰度强度及空间位置分布变化产生的影响。为增大采集的病变脚踝和正常脚踝红外热像图类间差异性,获取了红外热像图的差图,用差图代替原图。并通过运用信噪比法证明了用差图内在特征对脚踝红外热像图进行判别分类的结果更加可靠。3)脚踝红外热像图纹理特征的分析研究。提出一种依据灰度共生矩阵算法提取的脚踝红外热像图纹理特征对脚踝病变进行分析研究的新方法。借助算法提取处理后的50张脚踝红外热像图纹理特征,并用计算得到的灰度共生矩阵的二阶统计量值表示该纹理特征,得到每个纹理特征的各50个特征值。通过分析图像的纹理特征值,找到了病变脚踝和正常脚踝的红外热像图纹理特征值间的规律。为证明两组样本特征值数据差异具有统计学意义,对病变脚踝和正常脚踝的红外热像图纹理特征值进行了差异显著性分析。4)脚踝红外热像图的诊断检测。以处理后的50张脚踝红外热像图纹理特征值数据为依据,运用贝叶斯判别分析法构造判别函数,得到分类准确度为90%的判别分类模型,使用该分类模型对待测样本进行预测分类。最后运用GUI界面系统设计功能,将对脚踝红外热像图的一系列分析研究设计成一种病变诊断系统,为脚踝病变的临床诊断提供了一种以可视化参考数据为依据的人体脚踝检测软件系统,可以更直观的对脚踝病变情况进行诊断研究。