[发明专利]一种基于多特征融合的胶囊内窥镜图像分类方法

说明书

一种基于多特征融合的胶囊内窥镜图像分类方法，通过融合图像颜色特征和纹理特征，利用分类器对胶囊内窥镜图像进行分类。与现有技术相比，该方法采用的纹理特征结合了颜色信息。无效区域的检测是基于超像素的自适应检测算法，能够自动检测出图像中的暗区和亮区，实现了在有效区域内进行特征提取，避免了无效信息的干扰。特征融合采用鉴别能力分析技术，使融合的新特征更具区分度。本发明能够自动将胶囊内窥镜图像进行分类，从而缩短了复审的时间，减轻了医生的负担。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及的是一种基于多特征融合的胶囊内窥镜图像分类方法。

背景技术

常规的手持式内镜检查无法涉及到整个完整的消化道，胃镜能够检查上消化道，而肠镜只能检查结肠和直肠，因此还有部分肠道是常规内窥镜无法探及到的。胶囊内窥镜的出现使得人体的整个消化道都能被观察到。通常，病人将胶囊内窥镜从口腔吞入，通过胃肠道的蠕动，胶囊内窥镜在体内停留约8小时，并按每秒2帧的速率拍摄图像。病人会随体携带一个接收装置，胶囊内窥镜拍摄的图像将传输到这个接收器上，最后所有内窥镜图像以视频序列的方式导出到计算机，由专业的软件供临床医生分析。然而，胶囊内窥镜将产生超过50000张的图像，这对于医生复审是一件极其耗时又费精力的工作。因此，研制胶囊内窥镜图像自动器官分类系统，对于减轻医生的负担，有着重要的实用价值。

发明内容

为了克服现有技术无法有效实现胶囊内窥镜图像的不足，本发明提供一种有效实现胶囊内窥镜图像的基于多特征融合的胶囊内窥镜图像分类方法，通过提取图像特征，训练分类器，将胶囊内窥镜图像分成食道，贲门，胃，幽门和十二指肠等几个主要的部位，从而减轻医生复审的负担，提高效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于多特征融合的胶囊内窥镜图像分类方法，包括以下步骤：

a.获取胶囊内窥镜图像集：通过提取胶囊内窥镜视频帧，将视频序列转化为图像集；

b.图像预处理：对胶囊内窥镜图像进行预处理，生成无效区域掩模(mask)；

c.图像颜色特征提取：在HSI颜色空间下，通过颜色直方图的方法，提取图像的颜色特征；

d.图像纹理特征提取：在彩色图像模式下提取图像纹理特征；

e.图像特征融合：将图像的颜色和纹理特征进行融合并降维；

f.图像分类：将融合后的新特征对分类器进行训练，然后利用分类对新获取的图像进行分类，标记出分别属于哪一类器官。

进一步，所述步骤b中，图像预处理包括暗区域和亮区域的检测，并构造一个无效区域的mask。

再进一步，所述步骤c中，颜色特征是在HSI颜色空间下采用色相—饱和度直方图和离散余弦变换(DCT)进行颜色特征的提取。

更进一步，所述步骤d，中纹理特征是采用彩色灰度不变局部三值模式(CSILTP)提取图像纹理特征。

所述步骤e中，采用鉴别能力分析(DPA)对颜色和纹理特征进行融合并降维；

所述步骤f中，利用随机森林分类器进行训练，然后利用训练好的分类器将新的胶囊内窥镜图像分为各自所属的器官。

所述步骤f中，利用随机森林分类器进行训练，步骤如下：

1)在临床医生的指导下，将胶囊内窥镜图像进行分类；

2)将内窥镜非图像区域用一个全局mask进行标记；

3)利用暗区和亮区检测算法标记出无效区域，构造无效区域mask；

4)在全局mask和无效区域mask下提取所有图像的颜色和纹理特征；