胃炎是胃粘膜炎症的统称,是一种常见病、多发病,可分为急性和慢性两类。确诊主要依赖于胃内窥镜检查和胃粘膜活组织检查。中医从胃对外部环境不同而产生的不同适应状况将胃炎分为胃寒和胃热两类。长期以来,胃内窥镜检查作为胃炎确诊的重要依据,基本上依靠医生的直接观察,定性而不定量,这种方式的主要缺点是主观依赖性过强、可重复性差。因此,开展对胃内窥镜图像进行客观的、定量的和标准的研究,具有重要的科学和临床意义。将数字图像处理技术应用于胃内窥镜图像研究,利用计算机进行胃内窥镜图像的自动分析是近年来的一个趋势。这种技术具有自动化、高效性、客观性、定量化和标准化等诸多特点。对胃内窥镜图像的特征提取、自动分类、辅助诊断等具体应用有重要意义。提出基于区域特征的图像处理方法应用于胃炎内窥图像研究。基于区域特征的图像处理方法是近年迅速发展起的,胃炎内窥图像的主要识别特征是颜色和纹理,而不是边界和统计量,所以基于图像区域特征法相比传统的统计法、模型法、频谱法有更高的准确性。应用局部二元模式计算胃炎内窥图像不同颜色通道的值,分别抽取区域特征后,利用互信息理论结合领域知识确定区域特征分量的权重系数,然后将特征向量输入支持向量机进行训练和识别,最后参考色度学理论的R、G、B模型并结合领域知识对不同颜色分量按权重进行融合。对比实验结果表明,基于区域特征的图像处理方法在胃炎内窥图像寒热症状识别的问题上,相比传统纹理分析方法运算量大、准确率低等缺点,具有较强的识别能力,运行速度也较高。