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在提高诊断与治疗准确性的研究中,医学影像识别是重要手段。为了克服由于光照条件不同以及成像设备的限制,使得不同条件下获取的图像之间不仅存在较大的灰度差异,而且还存在旋转、偏移等几何形变而导致无法识别匹配的问题,提出了一种利用奇异值分解得到图像的空间信息,然后用小波变换提取纹理信息,再利用奇异值分解得到图像的能量信息来进行识别匹配的方法。仿真结果表明,可有效地解决诊断的准确性,而且对图像的旋转和偏移也具有很好的鲁棒性,能够准确和高效地查找所需的图像,与其它算法相比具有较高的识别率。