1、隨著信息化社會的到來，人們獲取的信息已經(jīng)不再局限于數(shù)字、符號、文本等信息，而是越來越多的處理圖像信息。而在數(shù)字圖像處理中許多問題都要歸結(jié)為特征提取和識別問題，如數(shù)字圖像的檢索和分類、圖像數(shù)據(jù)壓縮和編碼、圖像恢復或重建、目標檢測和識別、邊緣提取、圖像濾波、圖像分割和圖像信號分離等。但是由于圖像的多樣性和復雜性，如何提取有效的圖像特征，成為研究的熱點，亦是難點。
　　 本文在深入分析國內(nèi)外醫(yī)學圖像特征提取算法的基礎(chǔ)上，重點研究探討基

2、于Gabor小波的紋理特征提取與分類。論文研究工作主要體現(xiàn)以下幾個方面：
　　 (1)系統(tǒng)研究了醫(yī)學圖像的顏色特征、紋理特征、形狀特征和語義特征的提取方法。對各類特征提取方法中的典型代表，如：灰度直方圖特征、灰度共生矩陣特征、小波特征、不變矩特征、聚類特征等，在實驗環(huán)境下進行詳細的分析和研究。
　　 (2)針對Gabor小波變換技術(shù)對于醫(yī)學CT圖像進行紋理特征分類時，往往由于圖像拍攝時角度的變化而造成分類的誤差，在Gab