题目：黑色素肿瘤图像的分析与识别 研究

医学图像分析是数字图像处理应用的一个重要领域。它不仅涉及到图像分割，特征提取，还包括分类与识别。其中图像分割的效果直接影响到后续特征提取的准确性和分类器的识别率。本文针对恶性黑色素肿瘤图像，设计了一个恶性黑色素肿瘤图像分割与识别系统。首先，针对传统的数字图像的分割方法，应用与恶性黑色素肿瘤的图像分割效果较差的问题，提出了一种综合的图像分割方法。首先，对采集到的图像进行中值滤波，然后通过统计区域融合方法锐化模糊边界。接着，通过K均值聚类算法，得到九个较大的分割区域，最终将图像转换到HSV彩色空间，分别对H和S分量取归一化的阈值，得到分割结果。对分割后的图像，结合传统的ABCD准则，提取了四种肿瘤特征：肿瘤区域的不对称性，边界不规则性，基于Lab彩色空间的颜色多样性和基于表面粗糙度的纹理不规则性。最终将四种特征作为分类依据，使用支持向量机方法，训练得到分类模型。初步试验结果显示，识别率达到了80.00%—88.23%。最后，本文对该系统进行了总结，并对未来的工作进行了展望。