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公开(公告)号：CN108875741B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810620930.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN108875741A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810620930.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 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。
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