基于Matlab实现皮肤癌黑色素瘤的机器视觉检测

基于Matlab实现皮肤癌黑色素瘤的机器视觉检测

随着医疗技术的不断发展，计算机在医学领域中的应用越来越广泛，特别是在医学图像处理中有着重要的作用。皮肤癌是一种恶性肿瘤，其中黑色素瘤是最危险的一类。本文将介绍如何基于Matlab实现皮肤癌黑色素瘤的机器视觉检测，以帮助医生更加准确地进行诊断。

1. 数据集准备

首先，需要准备皮肤癌图像数据集。可以使用公开数据集，如ISIC 2017，该数据集包含23,906张皮肤病变图像，可在其官网上下载。本文使用ISIC 2017数据集中的黑色素瘤图像，共计200张。

2. 图像预处理

2.1 颜色空间转换

由于黑色素瘤的主要特征是黑色或深褐色的区域，因此我们需要将输入图像转换为HSV颜色空间。因为在HSV颜色空间中，色调（Hue）通道可以表示颜色本身，饱和度（Saturation）通道可以表示颜色纯度，而亮度（Value）通道可以表示颜色明暗程度。在转换为HSV颜色空间后，我们可以通过调节饱和度和亮度阈值，将黑色素瘤区域与其他区域进行分割。

2.2 降噪

在图像中存在噪声会影响到黑色素瘤的识别，因此我们需要对图像进行降噪处理。本文采用了高斯滤波器对图像进行降噪。

3. 特征提取

由于黑色素瘤的特征是不规则