当今医学类图像在临床确诊和治疗中的使用越来越普遍,目前值得研究的一个重要问题是如何运用图像系统中的大量图像来辅助医生诊断病情。将计算机图像处理应用于我国传统的医学,利用智能机器辅助医生实现中医指甲诊断是本课题研究的最终目标。为了把现代计算机图像处理技术数字化信息方案应用于中国医学的指甲病理诊断中,并通过计算机对指甲的分类实施匹配检索,本文将中医甲像的分析运用到现代图像处理技术中,利用多特征融合的算法进行指甲图像检索。本文主要对医学图像中的指甲图像进行预处理、特征提取、相似性检索以及匹配等进行了深入的研究,提出基于颜色和纹理的指甲病理检测技术,具体研究内容包括以下几个方面:(1)对于指甲图像目标和背景分割的研究。在指甲检索中,首先需要对图像中指甲部分信息进行目标提取,在算法的稳定性和指甲部分信息特征提取方面对其进行了优化,同时进行基于RGB颜色阈值分割算法以及光照补偿法相结合,以此来解决获取指甲目标和背景分割的问题。(2)特征提取的研究。在首次实验中利用基于HSV颜色矩和灰度共生矩阵分别进行颜色和纹理特征的提取。在提升实验系统中利用基于灰度直方图和感知哈希分别进行特征的提取。(3)相似度匹配的研究。特征提取后图像处理进入相似匹配阶段,在首次实验中颜色和纹理特征都用欧氏距离进行相似度计算,多特征融合后得出匹配结果。在提升实验当中灰度直方图特征利用欧氏距离计算相似度,感知哈希技术利用汉明距离进行相似度匹配,接着多特征融合,将其应用在彩色图像分割即指甲图像预处理之后,最终得出匹配结果。(4)解决相似度匹配过慢问题的研究。在相似度匹配过程中,图像库中的图片过多会造成匹配过于耗时,严重影响系统的整体体验。多线程的使用加快了检索系统的匹配速度,利用多线程可以把在程序中占据了长时间的任务转移到后台去处理,从而提高了整个检索系统的效率。基于颜色与纹理特征的指甲病理检测系统可以更直观、真实地表达指甲信息及匹配特征,在医学领域中有着良好的应用价值和应用前景,为中医指甲诊断提供了便捷、直观、具有较强沉浸感的可视化应用。