基于分类器技术的白内障组织图像去噪方法

• 作者: 李爱丽 涂序彦 田雯迩 郑雪峰
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 2834-2838
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3862字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂序彦	北京科技大学信息工程学院	254	2232	21.0	35.0
2	郑雪峰	北京科技大学信息工程学院	153	1031	17.0	23.0
3	李爱丽	北京科技大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	田雯迩	北京科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0