用于血细胞的多重分形纹理特征的提取方法

摘要

本发明公开了一种用于血细胞的多重分形纹理特征的提取方法，包括步骤：采集血细胞的灰度二维图像并结合灰度值信息转换为三维空间图像；构建多个与最大椭球体同重心的等比例椭球面；计算相邻的两椭球面围成的子空间内的各灰度级的分布概率、灰度均值与灰度级总数，计算加权系数，进而算得子空间的覆盖盒子数；将所有子空间的覆盖盒子数累计获得三维空间图像的盒子总数；将子空间的覆盖盒子数除以三维空间图像的盒子总数，算得子空间的生长概率；根据子空间的生长概率，计算各类细胞对应的多重分形广义维数值作为血细胞图像的纹理特征值。本发明能提高分形特征有效性和可用性，有助于分形纹理特征应用于识别系统的提高分类及识别精度。

主权项

一种用于血细胞的多重分形纹理特征的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在显微镜下采集血细胞的灰度二维图像，结合所述灰度二维图像中的各像素点的灰度值将所述灰度二维图像转换为三维空间图像；S2：构建覆盖所述三维空间图像中所有的点的最大椭球体，并在所述最大椭球体内部构造多个与所述最大椭球体同重心的等比例椭球面；S3：计算相邻的两椭球面围成的子空间内的各灰度级的分布概率；S4：计算子空间内的灰度均值与灰度级总数，并将二者的比值作为加权系数；找出子空间中分布概率最大的灰度级和分布概率最小的灰度级以及二者的差值；然后将所有子空间的所述差值乘以所述加权系数，算得子空间的覆盖盒子数；S5：将所有子空间的覆盖盒子数累计获得所述三维空间图像的盒子总数；将所述子空间的覆盖盒子数除以所述三维空间图像的盒子总数，算得子空间的生长概率；计算公$D=\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}D\left(k\right)$式为：其中，D为三维空间图像的盒子总数，D(k)为子空间的覆盖盒子数，p(k)为子空间的生长概率；S6：根据所述子空间的生长概率，计算各类细胞对应的多重分形广义维数值作为血细胞图像的纹理特征值。