基于NSCT-GLCM的CT图像特征提取算法

• 作者: 张人上
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 非下采样轮廓变换 灰度共生矩阵 特征提取 特征融合
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 159-162,179
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0292

摘要

针对海量CT图像分割中特征提取的难题，提出一种非下采样轮廓变换（NSCT）和灰度共生矩阵（GLCM）相融合的CT图像特征提取算法。首先采用NSCT对CT图像进行多尺度、多方向分解，并采用GLCM提取子带图像的共生特征量，然后对共生特征量进行主成分分析，消除冗余特征量，构成多特征矢量，最后利用支持向量机完成多特征矢量空间的划分，实现CT图像分割。实验结果表明，NSCT-GLCM能够较好地提取CT图像特征，提高了CT图像分割准确率，可以为医生诊断提供辅助信息。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张人上	山西财经大学信息管理学院	20	63	4.0	7.0