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摘要：本发明涉及图像分析处理技术领域，具体涉及一种耳鼻喉病变图像智能分类方法。本发明首先评估不同咽喉灰度图像间的病理相似系数，从而初步分类得到所有图像初始类别；然后在每个图像初始类别中，根据咽喉灰度图像的纹理信息，结合与筛选出参考咽喉灰度图像的对比情况，度量病灶模糊程度，从而对病灶区域进行适度增强；最后对所有增强后的咽喉灰度图像智能分类。本发明首先基于不同咽喉灰度图像的病理相似情况对图像进行初步分类，降低后续分析复杂性，然后根据咽喉灰度图像的纹理信息度量模糊程度以自适应增强，在避免失真的前提下突出病症特征，最终对增强后的咽喉灰度图像精细化分类，提高了对耳鼻喉病变图像的智能分类准确性。

主权项：1.一种耳鼻喉病变图像智能分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个咽炎患者的咽喉灰度图像；利用预设分类方法对所有咽喉灰度图像分类，获取所有图像初始类别；预设分类方法包括：在每个咽喉灰度图像中，获取所有疑似病灶区域，根据每个像素点的灰度信息，及相对所述疑似病灶区域的位置分布情况，获取每个像素点的表现参数；根据所述表现参数获取每个咽喉灰度图像中的所有病灶区域；根据不同咽喉灰度图像中所述病灶区域之间的灰度差异及形态特征差异，结合所述病灶区域之间像素点的所述表现参数的差异，获取不同咽喉灰度图像之间的病理相似系数；根据所述病理相似系数，将所有咽喉灰度图像分类；根据图像纹理信息从每个所述图像初始类别中分别筛选出参考咽喉灰度图像；根据每个咽喉灰度图像内每个所述病灶区域中所有像素点的所述表现参数，及区域内外的灰度差异，结合咽喉灰度图像与对应所述参考咽喉灰度图像之间的所述病理相似系数，获取每个咽喉灰度图像中每个所述病灶区域的增强因子；根据所述增强因子对对应咽喉灰度图像中所述病灶区域内像素点进行灰度增强；利用预设分类方法对所有增强后的咽喉灰度图像分类，获取所有图像最终类别；所述表现参数的获取方法包括：在每个咽喉灰度图像中，根据每个像素点的灰度值相对所有像素点的灰度值的偏离情况，获取每个像素点的灰度系数；以任一像素点为目标像素点，根据所述目标像素点与所有所述疑似病灶区域的最小欧式距离，获取所述目标像素点的位置系数；所述最小欧式距离与所述位置系数负相关；根据所述灰度系数及所述位置系数获取对应像素点的表现参数，所述灰度系数及所述位置系数均与所述表现参数正相关。

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