[发明专利]基于多分辨率分形特征的神经树突棘图像分类方法有效
申请号: | 201210567451.4 | 申请日: | 2012-12-24 |
公开(公告)号: | CN103150573A | 公开(公告)日: | 2013-06-12 |
发明(设计)人: | 张百灵;张云港 | 申请(专利权)人: | 西交利物浦大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/54 |
代理公司: | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人: | 范晴 |
地址: | 215123 江苏省苏州市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多分辨率分形特征的神经树突棘图像分类方法,包括以下步骤:(1)对神经树突棘图像进行特征提取获取神经树突棘图像的多分辨率分形特征;(2)采用线性判别分析(LDA)基于神经树突棘图像的多分辨率分形特征进行分类。该方法分类精度高、分类结果稳定。 | ||
搜索关键词: | 基于 分辨率 特征 神经 树突 图像 分类 方法 | ||
【主权项】:
一种基于多分辨率分形特征的神经树突棘图像分类方法,其特征在于所述方法包括以下步骤:(1)对神经树突棘图像进行特征提取获取神经树突棘图像的多分辨率分形特征;(2)采用线性判别分析(LDA)基于神经树突棘图像的多分辨率分形特征进行分类:通过已分类的神经树突棘图像的多分辨率分形特征进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation)得到每一类图像特征的高斯分布参数,包括先验概率、均值和协方差矩阵;当新的神经树突棘图像加入时,通过计算新的神经树突棘图像的图像特征和各个类的高斯分布的马氏距离(Mahalanobis distance)予以分类,新的神经树突棘图像将划分到与其马氏距离最近的类别当中。
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