1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh

102 10 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 102
Dung lượng 7,22 MB

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HỒ VIẾT QUỲNH TRA CỨU ẢNH Y KHOA DỰA VÀO MÔ TẢ NỘI DUNG CẤU TRÚC ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 SKC007572 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HỒ VIẾT QUỲNH TRA CỨU ẢNH Y KHOA DỰA VÀO MÔ TẢ NỘI DUNG CẤU TRÚC ẢNH NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: TS ĐÀO VĂN PHƯỢNG Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2017 LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: HỒ VIẾT QUỲNH Giới tính: Nam Ngày sinh: 19/12/1985 Nơi sinh: Bắc Ninh Quê quán: Tiên Du, Bắc Ninh Dân tộc: Kinh Địa liên lạc: 518 Him Lam Phú Đơng, Số 1, Trần Thị Vững, P An Bình, Tx Dĩ An, Bình Dương E-mail: hovietquynh@me.com II Q TRÌNH ĐÀO TẠO: Cao đẳng: Hệ đào tạo: Chính quy Nơi học: Thời gian đào tạo: 09/2003 - 07/2006 Cao đẳng Công nghiệp Hà Nội, TP Hà Nội Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tử Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Nơi học: Thời gian đào tạo: 09/2007 - 05/2009 Đại học Công nghiệp Hà Nội Ngành học: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử Cao học: Hệ đào tạo: Chính quy Nơi học: Thời gian đào tạo: 02/2015 - 10/2017 Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tử III QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN: Nơi cơng tác Thời gian Công việc đảm nhiệm 05/2010 - 06/2015 Cty CP Vi Cơ Điện Tử, Bình Dương Quản lý 06/2015 - Kỹ sư Cty TNHH Intel Products Vietnam GVHD: TS Đào Văn Phượng i HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng 10 năm 2017 (Ký tên ghi rõ họ tên) GVHD: TS Đào Văn Phượng ii HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU CẢM TẠ Để thực luận văn tốt nghiệp thạc sĩ tác giả học hỏi kiến thức quý báu từ GS, PGS, TS thầy, cô giảng viên Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, Trường CĐ Cơng Thương TP.HCM suốt q trình học tập nghiên cứu Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành kiến thức kinh nghiệm mà thầy cô giảng viên hướng dẫn truyền đạt Đặc biệt xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới TS Đào Văn Phượng - Khoa Điện, Điện tử - Trường CĐ Cơng Thương TP.HCM tận tình bảo định hướng cho tác giả nghiên cứu đề tài với lời khuyên quan trọng suốt trình thực Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới học viên Cao học ngành Kỹ thuật Điện tử, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, bạn bè gia đình giúp đỡ tác giả suốt trình học tập nghiên cứu trường Do hạn chế thời gian thực hiện, tài liệu tham khảo trình độ thân, luận văn khơng thể tránh khỏi thiếu sót, mong thầy bạn học viên góp ý, sửa chữa để luận văn hoàn thiện chặt chẽ Xin chân thành cảm ơn! GVHD: TS Đào Văn Phượng iii HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU TÓM TẮT Tra cứu ảnh ứng dụng nhiều lĩnh vực, lĩnh vực thành công bao gồm: ngăn chặn tội phạm, quân sự, quản lý tài sản trí tuệ, thiết kế kiến trúc máy móc, thiết kế thời trang nội thất, báo chí quảng cáo, chuẩn đoán y học… Nhận biết quan trọng xử lý ảnh nên luận văn tác giả thực đề tài “Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh” Trong luận văn này, tác giả tập trung vào việc trích rút đặc trưng ảnh theo phương pháp Tamura độ thô, độ tương phản, hướng, độ giống nhất, độ đồng độ nhám; kết hợp với biểu đồ kết cấu mức xám toàn cục mức xám cục ảnh y khoa (ảnh chụp X Quang, CT, MRI) để xây dựng hệ thống tra cứu ảnh y khoa dựa theo cấu trúc, nội dung ảnh Luận văn bao gồm chương, 16 mục trình bày sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan lĩnh vực nghiên cứu, đề tài chọn nhấn mạnh vào phương pháp sử dụng để nâng cao hiệu hệ thống tra cứu ảnh dựa vào nội dung thị giác, kỹ thuật tra cứu ảnh dựa vào nội dung Chương 2: Khái quát khái niệm xử lý ảnh, loại ảnh thiết bị thu ảnh, ảnh y khoa đặc trưng loại ảnh y khoa phổ biến nay, cách thức phương pháp quét ảnh Chương 3: Giới thiệu đặc điểm phương pháp tra cứu ảnh theo biểu đồ đa mức xám, đặc trưng kết cấu ảnh, hình dạng không gian ảnh độ đo tương tự dùng tra cứu ảnh thông tin thị giác Chương 4: Phân tích tốn cụ thể, đưa sơ đồ giải thuật xây dựng bước hệ thống tra cứu ảnh đáp ứng yêu cầu đề tài Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài GVHD: TS Đào Văn Phượng iv HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC .i LỜI CAM ĐOAN ii CẢM TẠ iii TÓM TẮT iv MỤC LỤC v DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT viii DANH SÁCH CÁC HÌNH ix DANH SÁCH CÁC BẢNG xi CHƯƠNG - TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan lĩnh vực nghiên cứu 1.2 Các kết nghiên cứu nước 1.3 Các kết nghiên cứu nước 1.4 Một số hệ thống ứng dụng liên quan đến đề tài nghiên cứu 1.5 Tính cấp thiết đề tài 10 1.6 Mục đích đề tài 11 1.7 Nhiệm vụ đề tài 11 1.8 Giới hạn đề tài 12 1.9 Phương pháp nghiên cứu 12 1.10 Kết luận chương 13 CHƯƠNG - CƠ SỞ LÝ THYẾT 14 2.1 Các khái niệm màu sắc 14 2.1.1 Màu sắc 14 2.1.2 Các không gian màu 15 2.1.3 Các đặc trưng màu sắc 18 2.2 Cơ sở Xử Lý Ảnh 21 2.2.1 Xử lý ảnh gì? 21 2.2.2 Ảnh điểm ảnh 22 GVHD: TS Đào Văn Phượng v HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU 2.2.3 Phân loại ảnh 23 2.2.4 Các thiết bị thu nhận ảnh 25 2.2.5 Biểu diễn ảnh 25 2.2.6 Chỉnh mức xám 27 2.3 Các loại ảnh y khoa 28 2.3.1 Tia X ảnh X-Quang 28 2.3.2 Ảnh chụp CT 30 2.3.3 Ảnh chụp MRI 33 2.4 Kết luận chương 38 CHƯƠNG - CÁC PHƯƠNG PHÁP TRA CỨU ẢNH 39 3.1 Đặc điểm tra cứu ảnh 39 3.2 Tra cứu ảnh dựa biểu đồ đa mức xám 40 3.2.1 Phương pháp truyền thống dựa màu sắc 40 3.2.2 Biểu đồ đa mức xám tổng thể (Global Gray Histogram) 41 3.2.3 Biểu đồ mức xám cục (Local Gray Histogram) 42 3.2.4 Phương pháp Harbin 44 3.3 Tra cứu ảnh dựa đặc trưng kết cấu 46 3.3.1 Kết cấu 46 3.3.2 Ma trận đồng (Co-occurence Matrix) 46 3.3.3 Các đặc trưng Tamura 47 3.3.4 Các đặc trưng Wold 51 3.4 Tra cứu ảnh dựa hình dạng 53 3.4.1 Các bất biến mômen 53 3.4.2 Các góc uốn 54 3.4.3 Mô tả Fourier 55 3.5 Tra cứu ảnh dựa thông tin không gian 56 3.6 Phân đoạn tra cứu ảnh 57 3.7 Các độ đo tương tự 57 3.7.1 Khoảng cách Minkowsky 58 3.7.2 Khoảng cách toàn phương 59 GVHD: TS Đào Văn Phượng vi HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU 3.7.3 Khoảng cách Euclid 59 3.7.4 Độ đo khoảng cách min-max 60 3.8 Kết luận chương 60 CHƯƠNG - XÂY DỰNG HỆ THỐNG 61 4.1 Bài toán 61 4.2 Phân tích toán 62 4.3 Sơ đồ giải thuật 63 4.4 Phân tích sơ đồ giải thuật 64 4.5 Kết thực nghiệm 64 4.5.1 Ảnh đầu vào 64 4.5.2 Trích đặc trưng theo phương pháp Tamura 65 4.5.3 Tính biểu đồ màu tồn cục biểu đồ màu cục ảnh 68 4.5.4 Tạo Vector đặc trưng 71 4.5.5 Thực tra cứu ảnh sử dụng độ đo Euclid 71 4.5.6 Lưu thông tin ảnh vào CSDL 72 4.5.7 Tối ưu hệ thống 72 4.6 Giao diện sử dụng hệ thống 73 4.7 Kết hiển thị 74 4.8 Kết luận chương 75 CHƯƠNG – KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 77 5.1 Thực nghiệm đối sánh theo đặc tính Tamura 77 5.2 Thực nghiệm đối sánh theo biểu đồ mức xám 79 5.3 Kết luận chương 84 CHƯƠNG - KẾT LUẬN 85 6.1 Kết luận 85 6.2 Hướng phát triển đề tài 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 GVHD: TS Đào Văn Phượng vii HVTH: Hồ Viết Quỳnh LUẬN VĂN THẠC SĨ GIỚI THIỆU DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Diễn giải Ý nghĩa CBIR Content Based Image Retrieval Tra cứu ảnh dựa theo nội dung CSDL Cơ sở liệu hay Database CT Computed Tomography Chụp cắt lớp điện toán GCH Global Color Histogram Biểu đồ màu tổng thể GGH Global Gray Histogram Biểu đồ mức xám tổng thể LCH Local Color Histogram Biểu đồ màu cục LGH Local Gray Histogram Biểu đồ mức xám cục MRI Magnetic Resonance Imaging Chụp cộng hưởng từ QBE Query By Example Truy vấn ảnh mẫu QBF Query By Feature Truy vấn đặc trưng QBIC Query By Image Content Truy vấn nội dung ảnh VIR Visual Information Retrieval Tra cứu thông tin thị giác GVHD: TS Đào Văn Phượng viii HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG Sau trích đặc trưng đối sánh, hệ thống trả kết hình ảnh giống CSDL so với ảnh đầu vào cần truy vấn nội dung Khi nhấn “Open” ảnh kết trả về, chương trình mở ảnh lên từ CSDL, đồng thời hiển thị nội dung ảnht CSDL lưu trước (a) (b) Hình 4.11: So sánh hình đầu vào cần tra cứu (a) kết tra cứu (b) Ví dụ, nhấn vào “Open” kết thứ 6, hệ thống mở ảnh lên kèm theo ghi nội dung ảnh CSDL như: Thư mục chứa nội dung “Database2”, tên file ảnh “Anh8.jpg”, nội dung ảnh “Phoi bi ro (Lung Abscess)” 4.8 Kết luận chương Trong chương 4, tác giả tập trung vào việc phân tích tốn cụ thể đặt đề tài “Tra cứu ảnh y khoa dựa vào cấu trúc nội dung ảnh”, nghiên cứu sơ đồ giải thuật xây dựng bước hệ thống tra cứu ảnh đáp ứng yêu cầu toán Đồng thời giới thiệu giao diện người dùng GUIDE sử dụng phần mềm Matlab, tạo môi trường sử dụng đơn giản, trực quan, hiệu thể trình xử lý ảnh Tuy nhiên GVHD: TS Đào Văn Phượng 75 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG độ xác khả truy vấn hệ thống phụ thuộc vào việc lựa chọn hệ số phù hợp cho giá trị đặc trưng để tối ưu việc tính tốn GVHD: TS Đào Văn Phượng 76 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM CHƯƠNG – KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Thực nghiệm đối sánh theo đặc tính Tamura 5.1 Ảnh đối sánh Ảnh gốc Tamura features Euclid F_crs 24.5437 24.243 0.3007 F_con 66.6463 65.7514 0.8949 F_dir 0.2644 0.0956 0.1688 F_line 0.1425 0.1477 0.0052 F_reg 0.9759 0.9736 0.0023 F_rgh 91.1900 89.9944 1.1956 Bảng 5.1: Đặc tính Tamura khoảng cách Euclid hai ảnh tương đồng Ảnh gốc Ảnh đối sánh Tamura features Euclid F_crs 24.5437 20.0134 4.5303 F_con 66.6463 58.3206 8.3257 F_dir 0.2644 0.0277 0.2367 F_line 0.1425 0.1014 0.0411 F_reg 0.9759 0.9444 0.0315 F_rgh 91.1900 78.334 12.856 Bảng 5.2: Đặc tính Tamura khoảng cách Euclid hai ảnh khác GVHD: TS Đào Văn Phượng 77 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Euclid ảnh tương đồng Quan hệ Euclid ảnh khác F_crs 0.3007 < 4.5303 F_con 0.8949 < 8.3257 F_dir 0.1688 < 0.2367 F_line 0.0052 < 0.0411 F_reg 0.0023 < 0.0315 F_rgh 1.1956 < 12.856 Tamura features Bảng 5.3: So sánh đặc tính Tamuara ảnh tương đồng ảnh khác Kết luận: Nếu xem xét đặc tính Tamura đối sánh ảnh dựa khoảng cách Euclid ta thấy hai ảnh tương đồng có giá trị đo khoảng cách Euclid nhỏ nhiều so với hai ảnh khác nhau, điều có nghĩa ảnh giống thu đặc tính Tamura gần ngược lại GVHD: TS Đào Văn Phượng 78 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG 5.2 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Thực nghiệm đối sánh theo biểu đồ mức xám Ảnh gốc Ảnh đối sánh Global Histogram Euclid Giá trị mức xám trung bình tồn cục 135 136 Mức xám 0-15 0.036 % 0.018 % 0.018 Mức xám 16-31 0.647 % 0.702 % 0.055 Mức xám 32-47 8.160 % 8.447 % 0.287 Mức xám 48-63 12.213 % 10.779 % 1.434 Mức xám 64-79 11.060 % 10.688 % 0.372 Mức xám 80-95 10.803 % 10.913 % 0.11 Mức xám 96-111 5.078 % 5.310 % 0.232 Mức xám 112-127 2.130 % 2.502 % 0.372 Mức xám 128-143 1.465 % 1.837 % 0.372 Mức xám 144-159 1.251 % 1.459 % 0.208 Mức xám 160-175 2.240 % 2.502 % 0.262 Mức xám 176-191 9.979 % 10.107 % 0.128 Mức xám 192-207 20.318 % 20.178 % 0.14 Mức xám 208-223 9.790 % 9.881 % 0.091 Mức xám 224-239 2.875 % 2.862 % 0.013 Mức xám 240-255 1.953 % 1.818 % 0.135 Bảng 5.4: Mức xám tổng thể hai ảnh tương đồng GVHD: TS Đào Văn Phượng 79 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ảnh gốc Ảnh đối sánh Global Histogram Euclid Giá trị mức xám trung bình tồn cục 135 74 61 Mức xám 0-15 0.036 % 8.728 % 8.692 Mức xám 16-31 0.647 % 35.159 % 34.512 Mức xám 32-47 8.160 % 10.541 % 2.381 Mức xám 48-63 12.213 % 5.121 % 7.092 Mức xám 64-79 11.060 % 4.517 % 6.543 Mức xám 80-95 10.803 % 4.028 % 6.775 Mức xám 96-111 5.078 % 3.754 % 1.324 Mức xám 112-127 2.130 % 3.621 % 1.491 Mức xám 128-143 1.465 % 3.754 % 2.289 Mức xám 144-159 1.251 % 3.821 % 2.57 Mức xám 160-175 2.240 % 3.528 % 1.288 Mức xám 176-191 9.979 % 3.247 % 6.732 Mức xám 192-207 20.318 % 2.667 % 17.651 Mức xám 208-223 9.790 % 2.099 % 7.691 Mức xám 224-239 2.875 % 2.460 % 0.415 Mức xám 240-255 1.953 % 3.094 % 1.141 Bảng 5.5: Mức xám tổng thể hai ảnh khác Đối với hai ảnh tương đồng, ta có khoảng cách Euclid giá trị theo biểu đồ mức xám tổng thể nhỏ so với hai ảnh khác GVHD: TS Đào Văn Phượng 80 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ảnh gốc Ảnh đối sánh Local Histogram (Giá trị mức xám trung bình local) Euclid Local 11 107.493 107.106 0.387 Local 12 159.913 161.547 1.634 Local 13 154.584 156.261 1.677 Local 14 127.547 126.876 0.671 Local 21 118.986 121.106 2.12 Local 22 161.067 155.635 5.432 Local 23 122.167 119.168 2.999 Local 24 148.856 151.496 2.64 Local 31 133.103 133.792 0.689 Local 32 164.183 169.813 5.63 Local 33 148.653 152.897 4.244 Local 34 140.435 144.486 4.051 Local 41 139.259 141.371 2.112 Local 42 127.692 126.221 1.471 Local 43 122.418 122.354 0.064 Local 44 80.401 81.307 0.906 Bảng 5.6: Mức xám cục hai ảnh tương đồng GVHD: TS Đào Văn Phượng 81 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Ảnh gốc Ảnh đối sánh Local Histogram (Giá trị mức xám trung bình local) Euclid Local 11 107.493 20.434 87.059 Local 12 159.913 47.217 112.696 Local 13 154.584 19.904 134.68 Local 14 127.547 31.850 95.697 Local 21 118.986 137.004 18.018 Local 22 161.067 137.908 23.159 Local 23 122.167 120.712 1.455 Local 24 148.856 67.238 81.618 Local 31 133.103 135.622 2.519 Local 32 164.183 111.176 53.007 Local 33 148.653 113.860 34.793 Local 34 140.435 81.347 59.088 Local 41 139.259 24.885 114.374 Local 42 127.692 59.305 68.387 Local 43 122.418 30.308 92.11 Local 44 80.401 38.354 42.047 Bảng 4.7: Mức xám cục hai ảnh khác Đối với hai ảnh tương đồng, ta có khoảng cách Euclid giá trị mức xám trung bình local theo biểu đồ mức xám cục nhỏ so với hai ảnh khác GVHD: TS Đào Văn Phượng 82 HVTH: Hồ Viết Quỳnh CHƯƠNG Global/Local Histogram Mức xám trung bình Mức xám 0-15 Mức xám 16-31 Mức xám 32-47 Mức xám 48-63 Mức xám 64-79 Mức xám 80-95 Mức xám 96-111 Mức xám 112-127 Mức xám 128-143 Mức xám 144-159 Mức xám 160-175 Mức xám 176-191 Mức xám 192-207 Mức xám 208-223 Mức xám 224-239 Mức xám 240-255 Local 11 Local 12 Local 13 Local 14 Local 21 Local 22 Local 23 Local 24 Local 31 Local 32 Local 33 Local 34 Local 41 Local 42 Local 43 Local 44 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Euclid ảnh giống 0.018 0.055 0.287 1.434 0.372 0.11 0.232 0.372 0.372 0.208 0.262 0.128 0.14 0.091 0.013 0.135 0.387 1.634 1.677 0.671 2.12 5.432 2.999 2.64 0.689 5.63 4.244 4.051 2.112 1.471 0.064 0.906 Quan hệ

Ngày đăng: 19/09/2022, 16:37

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Ritika Agarwal, Ankit Shankhadhar, and Raj Kumar Sagar. Detection of Lung Cancer Using Content Based Medical Image Retrieval. 2015 Fifth International Conference on Advanced Computing &amp; Communication Technologies (ACCT) (Feb. 21, 2015 to Feb. 22, 2015) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection of Lung Cancer Using Content Based Medical Image Retrieval
[2] A. Grace Selvarani and Dr. S. Annadurai. Content Based Image Retrieval For Medical Images Using Generic Fourier Descriptor. Journal of Computational Intelligence in Bioinformatics. ISSN: 0973-385X Volume 1 Number 1 (2008) pp Sách, tạp chí
Tiêu đề: Content Based Image Retrieval For Medical Images Using Generic Fourier Descriptor
[3] A. Grace Selvarani and Dr. S. Annadurai. Medical Image Retrieval By Combining Low Level Features And DICOM Features. International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications, © 2007 IEEE DOI 10.1109/ICCIMA.2007.336 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Medical Image Retrieval By Combining Low Level Features And DICOM Features
[4] Hsin-Chih Lin, Chih-Yi Chiu, and Shi-Nine Yang, Finding textures by textual descriptions, visual examples, and relevance feedbacks. Pattern Recognition Letters 24 (2003) 2255–2267, National Tsing Hua University, Hsinchu 300, Taiwan Sách, tạp chí
Tiêu đề: Finding textures by textual descriptions, visual examples, and relevance feedbacks
[5] Hideyuki Tamura (IEEE member), Shunji Mori, và Takashi Yamawaki. Textural Features Corresponding to Visual Perception. 0018-9472/78/0600-0460$00.75 © IEEE 1978.TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Sách, tạp chí
Tiêu đề: Textural Features Corresponding to Visual Perception. "0018-9472/78/0600-0460$00.75 © IEEE 1978
[6] TS. Nguyễn Thanh Hải. Xử Lý Ảnh (Giáo trình dành cho sinh viên ngành Điện – Điện Tử). Nhà xuất bản Đại Học Quốc Gia Tp. HCM, 2014 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử Lý Ảnh (Giáo trình dành cho sinh viên ngành Điện – Điện Tử)
Nhà XB: Nhà xuất bản Đại Học Quốc Gia Tp. HCM
[7] TS. Nguyễn Thanh Hải, ThS. NGô Quốc Cường. Xử Lý Ảnh Y Sinh (Ngành Kỹ thuật y sinh). Nhà xuất bản Đại Học Quốc Gia Tp. HCM Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử Lý Ảnh Y Sinh (Ngành Kỹ thuật y sinh)
Nhà XB: Nhà xuất bản Đại Học Quốc Gia Tp. HCM
[8] TS. Nguyễn Đức Hoàng. Truy vấn ảnh theo nội dung sử dụng trích đặc trưng trên nền wavelets. Luận án Tiến sĩ, Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2014 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Truy vấn ảnh theo nội dung sử dụng trích đặc trưng trên nền wavelets
[9] TS. Nguyễn Hữu Quỳnh. Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng ảnh. Luận án Tiến sĩ, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử dụng đặc trưng ảnh
[10] Kết hợp đặc trưng thị giác và ngữ nghĩa trong truy vấn thông tin thị giác dựa vào nội dung, Kỷ yếu Hội thảo Quốc Gia lần thứ IX năm 2006 về một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông, Dalat, Vietnam. Nhà xuất bản Khoa Học và Kỹ Thuật Hà Nội, tr. 110-120 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Kết hợp đặc trưng thị giác và ngữ nghĩa trong truy vấn thông tin thị giác dựa vào nội dung
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa Học và Kỹ Thuật Hà Nội
[11] Trần Sơn Hải, Nghiên cứu phương pháp kết hợp các đặc trưng màu sắc hình dạng và vị trí để truy vấn ảnh, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu phương pháp kết hợp các đặc trưng màu sắc hình dạng và vị trí để truy vấn ảnh
[12] Nguyễn Thị Hoàn, Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học máy tính tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm kiếm sản phẩm, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật toán học máy tính tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài toán tìm kiếm sản phẩm
[13] Nguyễn Huy Hoàng, Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh dựa trên nội dung và xây dựng hệ thống tra cứu cây thuốc, Luận văn Thạc sĩ, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh dựa trên nội dung và xây dựng hệ thống tra cứu cây thuốc

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Mơ hình hệ thống tra cứu ảnh dựa theo nội dung - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 1.1 Mơ hình hệ thống tra cứu ảnh dựa theo nội dung (Trang 15)
Hình 2.5: Hai ảnh khác nhau nhưng có Histogram màu toàn cục gần như giống nhau  - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.5 Hai ảnh khác nhau nhưng có Histogram màu toàn cục gần như giống nhau (Trang 34)
Hình 2.8: Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.8 Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh (Trang 35)
Hình 2.10: Ví dụ ảnh màu (a) được biến đối sang ảnh xám (b) và ảnh nhị phân (c) - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.10 Ví dụ ảnh màu (a) được biến đối sang ảnh xám (b) và ảnh nhị phân (c) (Trang 38)
Hình 2.11: Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.11 Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB (Trang 40)
Hình 2.13: Ảnh ti aX hay hình chiếu 2D của vậy thể 3D 5 - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.13 Ảnh ti aX hay hình chiếu 2D của vậy thể 3D 5 (Trang 42)
Hình 2.15: Hình ản h2 lát cắt khi chụp CT vùng bụng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.15 Hình ản h2 lát cắt khi chụp CT vùng bụng (Trang 44)
Hình 2.16: Mô tả chụp cắt lớp CT - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.16 Mô tả chụp cắt lớp CT (Trang 45)
Trong hình 2.16, chỉ mặt phẳng ngang cần thiết mới được chiếu xạ tia X. Hình chiếu của mặt phẳng cắt ngang 2D – PQRS của đối tượng đã thể hiện một hình 1D –  P’Q’ - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
rong hình 2.16, chỉ mặt phẳng ngang cần thiết mới được chiếu xạ tia X. Hình chiếu của mặt phẳng cắt ngang 2D – PQRS của đối tượng đã thể hiện một hình 1D – P’Q’ (Trang 45)
Hình 2.18: Mơ tả q trình ánh xạ ảnh CT - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.18 Mơ tả q trình ánh xạ ảnh CT (Trang 46)
Hình 2.21: Mơ hình cấu tạo máy MRI. - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 2.21 Mơ hình cấu tạo máy MRI (Trang 50)
Hình 3.1: So sánh 3 biểu đồ mức xám của 3 ảnh - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 3.1 So sánh 3 biểu đồ mức xám của 3 ảnh (Trang 55)
Hình 3.2: Tính tốn khoảng cách giữa ản hA và B theo biểu đồ mức xám cục bộ - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 3.2 Tính tốn khoảng cách giữa ản hA và B theo biểu đồ mức xám cục bộ (Trang 57)
Hình 3.3: Ví dụ chỉ ra lỗi của phương pháp LGH - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 3.3 Ví dụ chỉ ra lỗi của phương pháp LGH (Trang 58)
Hình 3.4: Mơ tả việc tính độ thơ dựa vào tính trung bình động - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 3.4 Mơ tả việc tính độ thơ dựa vào tính trung bình động (Trang 61)
Hình 3.5: Mơ tả khoảng cách Minkowsky - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 3.5 Mơ tả khoảng cách Minkowsky (Trang 72)
Hình 4.2: Sơ đồ giải thuật cho bài tốn - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 4.2 Sơ đồ giải thuật cho bài tốn (Trang 76)
Hình 4.4: Histogram của ảnh (trong Hình 4.3) - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 4.4 Histogram của ảnh (trong Hình 4.3) (Trang 79)
Hình 4.5: Histogram theo nhóm 16 mức xám liên tiếp - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 4.5 Histogram theo nhóm 16 mức xám liên tiếp (Trang 82)
Hình 4.9: Giao diện chương trình mơ phỏng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 4.9 Giao diện chương trình mơ phỏng (Trang 86)
Hình 4.10: Giao diện kết quả mô phỏng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Hình 4.10 Giao diện kết quả mô phỏng (Trang 87)
Bảng 5.1: Đặc tính Tamura và khoảng cách Euclid của hai ảnh tương đồng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 5.1 Đặc tính Tamura và khoảng cách Euclid của hai ảnh tương đồng (Trang 90)
Bảng 5.2: Đặc tính Tamura và khoảng cách Euclid của hai ảnh khác nhau - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 5.2 Đặc tính Tamura và khoảng cách Euclid của hai ảnh khác nhau (Trang 90)
5.2. Thực nghiệm đối sánh theo biểu đồ mức xám - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
5.2. Thực nghiệm đối sánh theo biểu đồ mức xám (Trang 92)
Bảng 5.4: Mức xám tổng thể của hai ảnh tương đồng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 5.4 Mức xám tổng thể của hai ảnh tương đồng (Trang 92)
Bảng 5.5: Mức xám tổng thể của hai ảnh khác nhau - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 5.5 Mức xám tổng thể của hai ảnh khác nhau (Trang 93)
Bảng 5.6: Mức xám cục bộ của hai ảnh tương đồng - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 5.6 Mức xám cục bộ của hai ảnh tương đồng (Trang 94)
Bảng 4.7: Mức xám cục bộ của hai ảnh khác nhau - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 4.7 Mức xám cục bộ của hai ảnh khác nhau (Trang 95)
Bảng 4.8: So sánh ảnh tương đồng và ảnh khác nhau theo mức xám tổng thể/cục bộ - Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh
Bảng 4.8 So sánh ảnh tương đồng và ảnh khác nhau theo mức xám tổng thể/cục bộ (Trang 96)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w