[发明专利]用于医学图像目标辨识的模糊SVM反馈测度方法

权利要求书

1.一种用于医学图像目标辨识的模糊SVM反馈测度方法，其特征在于包括如下步骤：

1)对特征数据库中的每一幅医学图像进行医学图像窗宽窗位调整、滤波；

2)提取步骤1)处理后的医学图像的硬特征；所述的硬特征包括平均灰度特征、不变矩形状特征、Gabor纹理特征、方向直方图特征；

3)利用指数隶属度函数将步骤2)提取的硬特征转换成模糊特征，存入特征数据库中，

其中，上述的指数隶属度函数如下所示：

E(x)=exp(-|x-μ|22σ2)]]>

其中，μ表示硬特征中心，σ和硬特征分布均方差成正比；

4)选取一个待比较的医学图像，利用上述步骤1)到3)相同的处理步骤来提取待比较医学图像的模糊特征，计算待比较医学图像和特征数据库中的医学图像的模糊相似度，根据模糊相似度的大小，对特征数据库中的医学图像进行排序，按照相似度由高到低的顺序输出M幅图像，这M幅图像称之为一次输出图像，其中模糊相似度按照从高到低前50％的图像称之为一次相关图像，后50％的图像称之为一次非相关图像；

该步骤中，采用如下公式来并计算待比较医学图像的模糊特征和特征数据库中的医学图像的模糊特征的模糊相似度：

其中，对于上述指数隶属函数定义的如下模糊集合A和B：

FA(x)=exp(-|x-μA|22σA2),]]>FB(x)=exp(-|x-μB|22σB2)]]>

它们之间的模糊相似度为

5)将这M幅一次输出图像的模糊特征带入到基于模糊特征SVM相关反馈模型算法中，重新计算获取待比较医学图像和特征数据库中所有医学图像的模糊相似度，按照模糊相似度由高到低的顺序输出N幅图像，这N幅图像称之为二次输出图像。