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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (11): 200-202. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.11.073

• 图形图像处理 • 上一篇    下一篇

基于Gabor小波变换的医学图像纹理特征分类

宋余庆,刘 博,谢 军   

  1. (江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江 212013)
  • 出版日期:2010-06-05 发布日期:2010-06-05
  • 作者简介:宋余庆(1959-),男,教授、博士生导师,主研方向:医学图像处理,数据库技术;刘 博,硕士研究生,谢 军,副教授
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目“基于密度函数的医学图像有效特征表达及其提取方法研究”(60841003)

Medical Image Texture Features Classification Based on Gabor Wavelet Transform

SONG Yu-qing, LIU Bo, XIE Jun   

  1. (School of Computer Science and Telecommunications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013)
  • Online:2010-06-05 Published:2010-06-05

摘要: Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。

关键词: Gabor小波变换, 医学图像, 纹理特征分类, 旋转不变特征, 支持向量机

Abstract: Gabor wavelet transform lacks in its ability to classify the medical CT image if it’s rotation invariant image. Aiming at the problem, an approach is presented for rotation invariant medical texture classification based on Gabor wavelet transform. Rotation normalization is achieved by circular shift of the feature elements, so that all images have the same dominant direction. Experimental result shows that Gabor wavelet transform with circular operator of rotation normalization has well precision to classify the medical CT image.

Key words: Gabor wavelet transform, medical image, texture features classification, rotation invariant features, Support Vector Machine(SVM)

中图分类号: