皮肤镜图像分析与识别

本书系统地介绍了皮肤镜图像处理的基础理论和关键技术，注重涵盖当前的最新研究方法，总结皮肤镜图像分析与识别领域的发展动态。全书共8章，第1章为概述，介绍皮肤镜的工作原理、皮肤镜图像处理的发展现状和未来趋势；第2章和第3章为皮肤镜图像的预处理部分，包括皮肤镜图像的质量评价、皮肤镜图像增强复原中用到的预处理方法；第4～8章涵盖了皮肤镜图像的分割、皮损目标的特征提取和分类识别，以及基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析等内容。 本书将图像处理的基本理论、模式识别方法与皮肤镜图像分析应用相结合，内容系统，重点突出。本书是国内少有的关于皮肤镜图像分析与识别的著作，适合从事该领域研究的科技工作者及工程技术人员阅读参考。

这是一本专注于皮肤镜图像处理的基础理论和关键技术的专业书籍。全书共8章，系统地介绍了皮肤镜图像处理的发展现状和未来趋势，涵盖了皮肤镜图像的预处理、图像分割、皮损目标的特征提取和分类识别，以及基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析等内容。 本书在皮肤镜图像的预处理部分，详细讲解了散焦模糊、光照不均及毛发遮挡等现象的评价方法和去除方法。其中，散焦模糊评价方法通过估计图像的散焦半径来评价图像的模糊程度，这对于皮肤镜图像的采集和处理具有重要意义。光照不均的去除方法则包括中值滤波、基于光照估计的光照去除和图像增强等，这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况进行选择。 在图像分割部分，本书介绍了多种分割算法，如大津阈值分割、K-均值聚类分割、Mean Shift聚类分割等。其中，K-均值聚类分割算法是一种无监督学习的聚类方法，主要用于图像分割。大津阈值分割则是一种基于类内方差最小、类间方差最大的组合指标进行分割的方法。 在皮损目标的特征提取和分类识别部分，本书详细讲解了形状描述、颜色描述和纹理描述等方法。此外，还介绍了多种分类方法，如人工神经元网络、支持向量机(SVM) 和AdaBoost