基于小波包分解和 HMM模型的纹理分析

• 作者: 杜堃 童勤业 许俊
• 来源期刊: 医疗设备信息
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理分析 小波 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 3-5
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2003.08.002

摘要

本文用小波包分解法 (WPD)对肝脏 B超图像的分类进行了研究,分类对象为正常肝图像和脂肪肝图像二类,这些图像分近程图像和远程图像来分别对待.用隐含马尔可夫模型 (HMM)分类.实验结果显示该法分类正确率要比多分辨分形特征法 (MFF)高,是一种潜在的分析 B超肝脏图像纹理的工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许俊		14	104	6.0	9.0
2	童勤业	浙江大学医学院	59	541	15.0	20.0
3	杜堃		13	40	4.0	5.0