[發明專利]一種基于多尺度模糊的聲學圖像紋理特征提取方法

有效

• 申請號: 201810620930.5
• 申請日: 2018-06-15
• 公開（公告）號: CN108875741B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 孫建國;袁野;吳艦宇;劉鐸;楊旸;李守政;鐘琦;劉加貝
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/40;G06K9/44;G06K9/46;G06K9/62
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1.一種基于多尺度模糊的聲學圖像紋理特征提取方法，包括圖像預處理，圖像特征值提取及分類器分類，其特征在于，具體包括以下步驟：

(1)尋找并選取圖像的感興趣區域ROI；

(2)對圖像進行自適應中值濾波處理，使圖像的散斑噪聲趨于最小化，保持對脈沖噪聲的魯棒性和圖像的邊緣特性；

(3)對處理后的圖片進行形態變換，包括對圖像進行膨脹和腐蝕操作，進一步移除散斑噪聲以及柔化圖像；

(4)利用直方圖均衡改善圖像的對比度，將一幅圖像轉換為另一幅平衡直方圖，使它在每個灰度級具有相同的像素數；

(5)對圖像進行LBP模糊局部二元模式操作，得到對應ROI的FLBP地圖；

(6)采用雙樹復小波變換DT-CWT，提取不同尺度的特征，進而反映不同分辨率下灰度圖像沿不同方向的變化，描述圖像的方向特征；

(7)選擇隨機森林RF作為分類器，對超聲圖像中的內容進行區分，得到正例和反例；

步驟(5)中所述的對圖像進行LBP模糊局部二元模式操作中，將模糊理論引入FLBP算子的編碼階段，考慮不同方向的平均強度差異，作為模糊調節器或閾值；結合FLBP運算符與DT-CWT的優點擴展改進原始的LBP，改變原有LBP的非“1”即“0”模式；

其中，3×3單元中每個鄰域的隸屬度由′1′標記如下：

其中D_k是模糊調節器，不同方向有：

FLBP方程：

2.根據權利要求1所述的一種基于多尺度模糊的聲學圖像紋理特征提取方法，其特征在于：步驟(2)中所述的對圖像進行自適應中值濾波處理通過自適應中值濾波器實現，在濾波的過程中，自適應中值濾波器根據預先設定好的條件，動態的改變濾波器的窗口尺寸大小，同時根據預設條件判斷當前像素是否為噪聲，如果是則用鄰域中值替換掉當前像素；不是，則不作改變；具體通過以下步驟實現：

(2.1)在預設的最大窗口A_max中選取一部分窗口A_ij，設(i,j)點的灰度值為：f_ij，設當前窗口灰度值的最小值，最大值，中值分別為f_min，f_max，f_med；

(2.2)若有f_min＜f_med＜f_max，則轉至(2.3)，否則在A_ij小于A_max前重復此步驟；

(2.3)判斷f_min＜f_ij＜f_max是否成立，若成立則在(i,j)點輸出f_ij，否則輸出f_med。

3.根據權利要求1所述的一種基于多尺度模糊的聲學圖像紋理特征提取方法，其特征在于：步驟(3)中所述的對圖像進行膨脹操作的具體操作為對輸出圖像的所有像素點，調查原圖像中對應窗口中的像素集合，把二值圖像各像素連接成分的邊界擴大一層；所述的對圖像進行腐蝕操作的具體操作為把二值圖像各像素連接成分的邊界點去掉，進而縮小一層。

4.根據權利要求1所述的一種基于多尺度模糊的聲學圖像紋理特征提取方法，其特征在于，步驟(4)中所述的對圖像進行直方圖均衡是把原始圖的直方圖變換為分布式的形式，具體的實現方式為：

設原始圖像在(x,y)處的灰度為f，改變后的圖像為g，f-g的映射函數用累積分布函數實現，將原圖像f的分布轉換成g的均勻分布，變換函數為

其中，l為圖像中所有的灰度級。