基于NSCT-GLCM的CT图像特征提取算法

摘要：

针对海量CT图像分割中特征提取的难题，提出一种非下采样轮廓变换（NSCT）和灰度共生矩阵（GLCM）相融合的CT图像特征提取算法。首先采用NSCT对CT图像进行多尺度、多方向分解，并采用GLCM提取子带图像的共生特征量，然后对共生特征量进行主成分分析，消除冗余特征量，构成多特征矢量，最后利用支持向量机完成多特征矢量空间的划分，实现CT图像分割。实验结果表明，NSCT-GLCM能够较好地提取CT图像特征，提高了CT图像分割准确率，可以为医生诊断提供辅助信息。

关键词：图像分割、非下采样轮廓变换、灰度共生矩阵、特征提取、特征融合

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：159-162,179