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郭依正倪红军 《实验室研究与探索》2022,(6):67-70
为了提高肝脏CT图像正常和异常的识别率,提出了一种基于LLE特征降维及改进SVM的肝脏图像识别方法。在对采集的CT图提取感兴趣区域的颜色特征、形状特征和纹理特征,利用标准差变换和极差转换把这些特征规格化到0与1之间后,采用LLE算法对特征数据进行降维融合,并使用改进的SVM对待识别图像进行分类。实验结果表明,对多类特征进行降维融合比仅用单类特征能更好地表达感兴趣区域的内容信息,LLE算法较其他流形学习算法表现出更强的鲁棒性,改进的混合核函数SVM较单一核函数SVM识别率要高。该方法可以为医生辅助诊断提供参考。 相似文献
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提出了一种改进的灰度共生矩阵肝脏CT图纹理特征分析方法,即首先确定图像ROI区域,接着构造一个新的能综合反映共生矩阵各角度信息的灰度共生矩阵,然后提取基于该矩阵的纹理特征参数。通过实验验证,上述方法是分析肝脏CT图的一种快速有效的纹理特征分析方法,对其他特定类别图像的纹理特征分析有参考意义。 相似文献
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