融合LBP和小波矩特征的肺癌图像精细分类

在肺癌图像精细分类中,进一步区分小细胞肺癌、鳞肺癌、腺肺癌、细支气管肺泡癌还不够成熟,为此,在改进现有精细图像分类研究工作的基础上,利用无须码本与释文的快速模板匹配框架,融合了LBP(Local Binary Pattern)纹理特征和小波矩形状特征,提出了适合肺癌数据的精细图像分类新方法.将纹理特征与形状特征融合,通过分配两种特征的权重,用融合特征进行模板匹配.匹配结果表示成特征响应图的形式,再通过改进的均值空间金字塔模型,从特征响应图中抽取有用特征,进行分类训练.实验结果表明,该方法在肺部影像数据库联盟(LIDC)数据库上达到了91.75%的平均正确率,证明了肺癌图像精细分类方法的有效性.