[发明专利]一种基于局部特征和类标嵌入约束字典学习的胃肠镜图像异常检测方法在审
| 申请号： | 202010316171.0 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111667453A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 李胜;申子欣;何熊熊 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于局部特征和类标嵌入约束字典学习的胃肠镜图像异常检测方法，首先将原始图像进行预处理，提取感兴趣区域，进而从图像数据中提取颜色和纹理特征并融合，构建了测试集和训练集，建立以原子类标嵌入项和Profiles的结构特征约束项的字典学习模型，并将训练集矩阵输入模型进行求解，迭代更新，分别训练出字典和编码系数矩阵，利用训练样本的编码系数矩阵和标记矩阵得到分类器参数；最后，对于测试图像，通过正交匹配追踪算法得到稀疏系数及其预测标签，通过比较重构出的测试集的标签与原测试集的标签，进行多类疾病图像的分类。本发明可以实现肠胃内窥镜不同病变图像的分类；能有效进行内窥镜疾病分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 特征 嵌入 约束 字典 学习 胃肠 图像 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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