19、医学图像特征检测与分割技术解析

医学图像特征检测与分割技术解析

在图像分析领域，尤其是医学图像分析中，特征检测和图像分割是至关重要的环节。它们为后续的图像理解和诊断提供了基础。下面我们将详细探讨图像的显著特征、主旨特征、特征袋方法，以及图像分割的策略和基本技术。

图像特征：显著特征与主旨特征

显著特征（Saliency）和主旨特征（Gist）是两种特殊的图像特征。与之前讨论的与图像结构相关的特征不同，它们虽然不能直接用于对象分析，但可以为图像分析提供指导，例如在基于特征的图像数据库搜索中发挥作用。

• 显著特征 ：显著特征能够引导人类视觉关注图像中的特定位置。在图像感知过程中，人类会聚焦于图像的某些部分，以便识别和分类图像中的结构。图像中的显著位置是指其特征与周围区域有显著差异的区域。显著特征通常基于视觉感知早期阶段所感知到的特征，如图像强度、颜色和局部方向。Itti等人在1998年提出了一种基于生物学原理的计算显著特征的方法。在计算机视觉技术中，显著特征可用于快速定位可能包含搜索对象的图像子部分。在医学图像分析中，虽然快速场景分析并非主要目标，但显著位置的分布、范围和属性可以用于图像的搜索和比较任务，特别是在3D图像中，不存在遮挡问题，这种方法更为有效。
• 主旨特征 ：主旨特征是对图像的整体分类，例如将图像描述为显示硬膜下出血的头部CT图像。在人类视觉中，获取图像的主旨可以为进一步分析选择一个约束类别，从而显著加快图像分析速度，因为它减少了对所描绘对象的可能解释数量。计算主旨特征的方法通常是对图像中各处的特征值进行整合。基于计算机的方法有时会将图像分类到较为宽泛的类别中，但将主旨特征和显著特征的计算相结