[发明专利]基于多特征融合的无线胶囊内窥镜冗余图像筛除方法

摘要

本发明提供了一种基于多特征融合的无线胶囊内窥镜冗余图像筛除方法。所述方法首先通过HSV颜色特征直方图与灰度共生矩阵提取出图像的颜色特征向量与纹理特征向量；其次，分别计算相邻图像的颜色特征归一化互信息量与纹理特征均方误差值作为相似性度量；然后，考虑到方法的鲁棒性，提出了基于W参数的均值法设定自适应相似性判断阈值；于是，通过依次对比相邻WCE图像的相似性测度值与判断阈值，可将具有一定时间相关性与颜色—纹理特征相似的WCE图像划分到相同的子图像片段中；最后，采用自适应K均值聚类算法对各子图像片段进行关键帧提取，从而达到筛除冗余图像的目的。该方法能够有效地筛除冗余图像，从而提高医生的工作效率。

主权项

一种基于多特征融合的无线胶囊内窥镜冗余图像筛除方法，包括以下步骤：a)采用批处理的方式对无线胶囊内窥镜(Wireless Capsule Endoscopy,WCE)病例图像集进行处理，每批处理500张WCE图像；b)采用HSV颜色特征直方图与灰度共生矩阵(Gray level co‑occurrence matrix,GLCM)分别对每一张WCE图像提取其颜色特征向量与纹理特征向量；c)对由b)步骤提取出的每张WCE图像的颜色特征向量与纹理特征向量，通过计算其相邻WCE图像的颜色特征归一化互信息量和纹理特征均方误差分别作为颜色特征相似性测度与纹理特征相似性测度；d)考虑到不同批次的WCE图像集具有不同的动态信息变化，为了获得方法的鲁棒性，提出了基于W参数的均值法设定自适应相似性判断阈值；e)经上述步骤，通过比较相邻图像的相似性测度与相似性判断阈值，可将具有一定时间相关性与颜色—纹理特征相似性的WCE图像划分到同一个子图像片段中；f)考虑到某些子图像片段中的WCE图像具有渐变性的特点，对各子图像片段采用自适应K均值聚类算法进行关键帧提取，从而将其余WCE图像作为冗余帧进行筛除。