34、黑色素瘤病变预处理技术与区块链共识算法解析

黑色素瘤病变预处理技术与区块链共识算法解析

黑色素瘤病变图像预处理技术

在黑色素瘤的自动检测中，病变图像的预处理起着至关重要的作用，它能有效提高检测结果的准确性。预处理主要分为图像增强、图像恢复和毛发去除三个子阶段。

1. 图像增强
   • 图像缩放 ：此技术可将所有病变图像调整为自动黑色素瘤检测系统能接受的标准尺寸。具体操作是在固定宽度像素的约束下调整图像高度，以生成大小一致的病变图像。
   • 颜色空间转换 ：多数自动黑色素瘤检测系统会将颜色参数作为提取特征来预测黑色素瘤。不同的颜色空间有不同的特点，例如RGB使用红、绿、蓝光谱波长，而HSI和HSV模型则通过色调、饱和度和强度值来表示颜色，它们能更好地模拟人类对颜色的视觉感知。CIE - LAB颜色空间可使颜色更均匀，CIE - XYZ颜色空间能为每种颜色生成正三刺激值。
   • 对比度增强 ：图像的强度水平即对比度，增强对比度可锐化病变边界，提高系统准确性。对比度增强技术分为线性和非线性两种。线性对比度增强基于对比度拉伸原理，重新映射直方图的灰度值；非线性对比度增强则会将输入图像映射为多个输出图像，但可能会损失病变图像的正确亮度水平。常见的线性对比度增强技术有最小 - 最大、百分比和分段等；非线性对比度增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、同态滤波和非锐化掩蔽等。

对比度增强技术类型