题目：黑素瘤皮肤镜图像的特征提取与诊断识别

医学图像分析是数字图像处理应用的一个重要领域。它涉及到图像分割、特征提取和分类器的使用。本文针对黑素瘤皮肤镜图像，提出了一套系统的诊断识别方法。图像分割的效果直接影响到后续的特征提取的准确性和分类器的识别率。首先，本文提出了一种新的针对复杂黑素瘤图像的分割方法。该方法首先应用统计区域融合方法将图像分割为多个具有相近纹理和颜色的子区域。然后，枚举这些子区域所有可能的组合。对于每个组合得到的区域使用本文提出的方法计算判断是否满足本文定义的正确分割所应满足的空间特征条件，由此得到最优分割的备选分割方案。最后本文定义了最优分割的评判准则，由此得到最优分割结果。在对图像进行准确分割的基础上，本文提取出图像的形状、颜色和纹理特征共计406个。然后使用特征选择方法从中优选出30种特征。最终将这30种特征作为分类依据，使用支持向量机分类器，训练得到分类器模型。初步实验结果显示，对于特定的图像数据集识别率为87%。最后，本文对该整套方法进行了总结，并对未来的工作进行了展望。