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基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法
1
作者
李爱丽
田雯迩
+1 位作者
涂序彦
郑雪峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2834-2838,共5页
为实现根据视频图像等信息自动识别白内障组织及硬度,并对其进行智能分类的目的,提出了基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法。对白内障图像去噪的关键在于区分白内障与正常组织和区分白内障硬度级别。这两个方面均涉及了图像特征提...
为实现根据视频图像等信息自动识别白内障组织及硬度,并对其进行智能分类的目的,提出了基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法。对白内障图像去噪的关键在于区分白内障与正常组织和区分白内障硬度级别。这两个方面均涉及了图像特征提取和分类器方法。对图像特征提取,采取了颜色特征和纹理特征进行提取,并在这两种传统的特征上提出了一种新的图像特征提取方法。在分类器算法的选择上,采取了最近邻法和支持向量机的方法。以某医院提供的手术视频截图为例,对比了采用不同方法对白内障组织的识别率。
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关键词
图像特征提取
分类器
支持向量机
最近邻法
图像去噪
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职称材料
题名
基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法
1
作者
李爱丽
田雯迩
涂序彦
郑雪峰
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2834-2838,共5页
文摘
为实现根据视频图像等信息自动识别白内障组织及硬度,并对其进行智能分类的目的,提出了基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法。对白内障图像去噪的关键在于区分白内障与正常组织和区分白内障硬度级别。这两个方面均涉及了图像特征提取和分类器方法。对图像特征提取,采取了颜色特征和纹理特征进行提取,并在这两种传统的特征上提出了一种新的图像特征提取方法。在分类器算法的选择上,采取了最近邻法和支持向量机的方法。以某医院提供的手术视频截图为例,对比了采用不同方法对白内障组织的识别率。
关键词
图像特征提取
分类器
支持向量机
最近邻法
图像去噪
Keywords
image feature extraction
classifier technology
support vector machine(SVM)
nearest neighbor method(KNN)
image denoising methods
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法
李爱丽
田雯迩
涂序彦
郑雪峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
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