[发明专利]一种基于多尺度模糊的声学图像纹理特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度模糊的声学图像纹理特征提取方法，属于计算机技术领域，包括图像预处理，图像特征值提取及分类器分类。主要实现步骤为：寻找并选取图像的感兴趣区域ROI；对图像进行自适应中值滤波处理，以最小化图像的散斑噪声，保持对脉冲噪声的鲁棒性和图像的边缘特性；对图像进行膨胀和腐蚀操作来进一步移除散斑噪声以及柔化图像；利用直方图均衡来改善图像的对比度，使它在每个灰度级具有相同的像素数；对图像进行模糊局部二元模式操作LBP，得到对应ROI的FLBP地图；采用双树复小波变换DT‑CWT提取不同尺度的特征；选择随机森林RF作为分类器，将超声图像中内容分为正例和反例；本发明能够高效、准确的对超声图像进行分类，具有广阔的发展前景。

主权项

1.一种基于多尺度模糊的声学图像纹理特征提取方法，包括图像预处理，图像特征值提取及分类器分类，其特征在于，具体包括以下步骤：(1)寻找并选取图像的感兴趣区域ROI；(2)对图像进行自适应中值滤波处理，使图像的散斑噪声趋于最小化，保持对脉冲噪声的鲁棒性和图像的边缘特性；(3)对处理后的图片进行形态变换，包括对图像进行膨胀和腐蚀操作，进一步移除散斑噪声以及柔化图像；(4)利用直方图均衡改善图像的对比度，将一幅图像转换为另一幅平衡直方图，使它在每个灰度级具有相同的像素数；(5)对图像进行LBP模糊局部二元模式操作，得到对应ROI的FLBP地图；(6)采用双树复小波变换DT‑CWT，提取不同尺度的特征，进而反映不同分辨率下灰度图像沿不同方向的变化，描述图像的方向特征；(7)选择随机森林RF作为分类器，对超声图像中的内容进行区分，得到正例和反例。