[发明专利]一种生物医学图像特征提取方法

权利要求书

1.一种生物医学图像特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：提取生物医学图像I的低层视觉特征；

S2：对生物医学图像I进行提取文本区域，获得文本区域的像素信息与位置信息；

S3：对生物医学图像I提取基于文本区域的全局特征；

S4：对生物医学图像I采用子区域划分方法，分析各子区域的文本区域分布，提取图像的基于文本区域的空间分布特征；

S5：对低层视觉特征、基于文本区域的全局特征和基于文本区域的空间分布特征进行特征融合，得到生物医学图像I的视觉特征。

2.如权利要求1所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤S1，提取低层视觉特征，具体包括：

S1.1：利用灰度直方图来计算图像的统计量，得到图像的灰度特征GH；

S1.2：利用灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征TH；

S1.3：提取图像的边缘特征EF。

3.如权利要求2所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤1.3，提取图像的边缘特征，具体包括：

S1.3.1：采用Candy算子对图像的边缘进行检测，获取边缘信息；

S1.3.2：对所得到的边缘信息提取边缘方向直方图特征；

S1.3.3：对所得到的边缘信息提取基于坐标轴的边缘特征。

4.如权利要求1所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤S2，提取文本区域的像素信息与位置信息，具体包括：

利用迭代法，对图像的文本区域不断进行分割，直至每一个文本区域不能再分割为止，得到文本区域的像素信息与位置信息。

5.如权利要求1所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3，提取基于文本区域的全局特征，具体包括：

S3.1：提取图像文本像素的比率特征；

S3.2：提取图像文本像素的熵特征；

S3.3：提取图像文本区域的行距特征；

S3.4：提取图像文本像素直方图特征。

6.如权利要求5所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3.1，提取图像文本像素的比率特征，具体包括：

用文本区域的像素个数与图像总像素之比作为图像文本的一种度量参数，即

R=AS]]>

其中，A为文本区域的像素个数，S为图像总像素，R大小能反映图像的文本的丰富程度，这个比率特征的值限定在0到1之间。

7.如权利要求5所述的生物医学图像特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3.2，提取图像文本像素的熵特征，具体包括：

根据所得到文本区域的像素信息，图像文本像素的熵特征为

E=-Σi=01pi·log2pi]]>

其中，p₀和p₁分别图像中文本像素和非文本像素的个数。