基于HOG-GLRLM特征的肠癌病理图片分类

• 作者: 陆嘉炜 龙胜春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 肠癌 灰度行程长度 方向梯度直方图 最大相关最小冗余
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0251

摘要

针对利用单一特征集对肠癌病理图像的识别率难以提高这一情况,提出了一个基于HOG-GLRLM特征肠癌病理图片分类方法.考虑到图像中丰富的纹理和边缘信息,分别利用改进型的灰度行程矩阵和梯度方向直方图提取特征.并采用最小冗余最大关联的方法对各自和合并特征集进行特征选择.实验结果表明该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙胜春	浙江工业大学计算机科学与技术学院	17	119	7.0	10.0
2	陆嘉炜	浙江工业大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0