【摘 要】
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在基于纹理的医学图像检索中,由于提取的图像特征向量过长,大大影响检索速度.为此,提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法:以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优
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在基于纹理的医学图像检索中,由于提取的图像特征向量过长,大大影响检索速度.为此,提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法:以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数,建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码.这种方法有效降低了纹理特征向量的维数,显著提高了图像分析的效率.在基于内容的图像检索实验中,以两类典型的超声心动图像为研究对象,结果表明该方法能够达到95.1%的平均识别率.
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