数字乳腺层析图像纹理特征联合提取与识别

摘要：

为提高乳腺组织图像特征提取的正确率,结合灰度共生矩阵纹理特征与Tamura纹理特征,给出一种联合提取与识别算法.采用双边滤波、受约束限制自适应直方图均衡和L0梯度滤波,对数字乳腺层析图像进行预处理,滤除其噪声并提高对比度;同时考虑灰度共生矩阵与Tamura纹理特征,通过增加特征值维度,将两者融合人一个矩阵之中,并依据特征选择规则提取最适特征;用支持向量机对特征向量分类.与仅依赖其中一种纹理特征的提取算法相比,所给算法可提高特征提取与识别正确率,从而更好地实现图像分类.

关键词：数字乳腺层析(DBT)图像、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、特征选择、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68