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特征级数据融合在医学图像检索中的应用
引用本文:焦蓬蓬,郭依正.特征级数据融合在医学图像检索中的应用[J].计算机工程与应用,2010,46(6):217-220.
作者姓名:焦蓬蓬  郭依正
作者单位:南京师范大学,泰州学院,信息科学与技术系,江苏,泰州,225300
摘    要:医学图像检索的效果很大程度上取决于特征提取的优劣。针对医学图像的自身特点,采用直方图、Gabor小波、不变矩三种典型方法分别提取了颜色、纹理、形状三类特征,然而将各种方法提取的特征直接用于图像检索效果并不理想。为此,提出了基于主元分析的特征级数据融合算法,避免了不同特征间数值上的悬殊对分类的影响,同时还达到了特征降维、去除特征间冗余的目的。实验结果表明,融合后的特征能更好地表达医学图像的内容,在医学图像检索中取得了较好的检索效果。

关 键 词:主元分析  图像检索  特征提取  医学图像
收稿时间:2008-9-1
修稿时间:2008-11-12  

Application of feature-level data fusion in medical image retrieval
JIAO Peng-peng,GUO Yi-zheng.Application of feature-level data fusion in medical image retrieval[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(6):217-220.
Authors:JIAO Peng-peng  GUO Yi-zheng
Affiliation:JIAO Peng-peng,GUO Yi-zheng Department of Information Science , Technology,Nanjing Normal University Taizhou College,Taizhou,Jiangsu 225300,China
Abstract:The results of medical image retrieval mainly depend on the quality of feature extraction.For the characteristics of the medical image,three typical feature extraction methods such as histograms,Gabor wavelet and invariant matrix are adopted to ex- tract color feature,texture feature and shape feature respectively.But those features extracted by the various methods are used to medical image retrieval directly,the results are not satisfactory.So a feature-level data fusion algorithm based on PCA is pro- pose...
Keywords:Principle Component Analysis(PCA)  image retrieval  feature extraction  medical image
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