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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法，包括如下步骤：S1、获取喉癌细胞图像数据集，进行数据预处理；S2、提取图像全局特征信息；S3、提取图像局部特征信息；S4、图像分类器训练；S5、测试图像标签预测，得到测试结果。本发明采用Gabor滤波方法和LBP方法，能够准确高效地对喉癌细胞图像进行分类，兼具更优的分类准确率和kappa系数。
主权项：1.一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取喉癌细胞图像数据集，进行数据预处理；S2、提取图像全局特征信息；S3、提取图像局部特征信息；S4、图像分类器训练；S5、测试图像标签预测，得到测试结果；所述步骤S2包括以下步骤：S2.1、设置40个Gabor滤波核，包括5种尺度Gabor滤波核和8种角度Gabor滤波核；S2.2、循环遍历步骤S2.1中设置的40个Gabor滤波核，将每个Gabor滤波核与原始图像进行滤波运算得到40个滤波后图像；S2.3、将滤波后Gabor图进行矩阵加得到一个50×50像素数位大小的Gabor全局特征矩阵；所述步骤S2.1中，5种尺度分别为16像素、32像素、64像素、128像素、256像素，8个角度方向分别为0度、45度、90度、135度、180度、225度、270度、315度；所述步骤S3包括以下步骤：S3.1、将检测窗口定为3×3像素数位大小的小区域，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0，得到该窗口中心像素点的LBP模式值；S3.2、计算每个小区域的直方图，得到每个LBP模式值出现的频率；S3.3、对每个小区域的直方图进行归一化处理；S3.4、将所有小区域的直方图连接起来，得到整个图像的LBP纹理特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法
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