【技术实现步骤摘要】
一种图像分类方法和装置
本申请涉及图像处理技术，特别是涉及一种图像分类方法和装置。技术背景数字化的医学影像设备，如CT、MRI, PET等在临床医学中被大量应用，使得医学图 像的数据量急剧增长，以至于现有的图像存储及管理方式、图像处理与分析方法都面临着 巨大的挑战。而基于内容的医学图像分类技术作为一种图像处理技术，可以完成医学图像 类别的自动标注任务，使新产生的医学图像自动实现类别标注，并进一步完善医学图像资 源的存储与检索功能。目前的图像分类技术主要是先根据训练数据进行分类器的训练，当 通过训练得到一个分类器后，再利用训练得到的分类器对待分类图像进行分类。基于内容的医学图像分类技术以医学图像特征参数的提取为实现前提。由于医学 图像自身的特定和应用背景特点使得单一的特征参数提取方法难以在医学图像内容的表 达中取得理想的效果。同时，实验数据也表明，采用多特征参数实现的医学图像分类的准确 率要高于采用单一特征参数实现的医学图像分类的准确率。因此，采用多特征参数实现医 学图像分类成为一个重要的研究内容。在采用多特征参数实现医学图像分类的过程中，会出现提取出的特征参...
【技术保护点】
一种图像分类方法，其特征在于，包括：分别将从Ｍ个已知类别的训练图像样本中提取出的每一个特征数据划分为Ｎ个训练数据样本块，对所述训练数据样本块进行分类，根据位于同一顺位的训练数据样本块的分类结果统计出实际类别为Ｃ↓［ｉ］’而分类结果为Ｃ↓［ｊ］’的训练数据样本块个数，将统计得到的训练数据样本块个数除以训练图像的样本总数Ｍ，得到概率集合，预存所述概率集合，其中，其中Ｍ、Ｎ均为不小于２的整数，Ｃ↓［ｉ］’为所述训练图像的第ｉ个类别，Ｃ↓［ｊ］’为所述训练图像的第ｊ个类别，ｉ＝１，２，．．．．．．ｍ，ｊ＝１，２，．．．．．．ｍ，ｍ为所述训练图像的类别总数；将从待分类图像中提取出的特...
【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，包括分别将从M个已知类别的训练图像样本中提取出的每一个特征数据划分为N个训练数 据样本块，对所述训练数据样本块进行分类，根据位于同一顺位的训练数据样本块的分类 结果统计出实际类别为C/而分类结果为C/的训练数据样本块个数，将统计得到的训练 数据样本块个数除以训练图像的样本总数M，得到概率集合，预存所述概率集合，其中，其中 M、N均为不小于2的整数，C/为所述训练图像的第i个类别，C/为所述训练图像的第j个 类别，i = 1,2,......m, j = 1,2,......m，m为所述训练图像的类别总数；将从待分类图像中提取出的特征数据按照所述训练图像的划分方式划分为N个特征 数据块，对所述特征数据块进行分类，得到反映特征数据块类别的数据块分类结果，从预存 的概率集合中提取出实际类别为所述数据块分类结果中的类别而被判为Ck的概率，将提取 出的概率值进行乘积运算，得到数据块分类结果中的每个类别的后验概率，从所述数据块 分类结果的所有类别中，选择后验概率最大的类别作为所述待分类图像的分类结果，其中， Ck为第k个特征数据块的类别，k = 1，2，......N。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对训练数据样本块进行分类具体包括采用相同的分类方法对划分得到的训练数据样本块进行分类；或者，采用不同的分类方法对划分得到的训练数据样本块进行分类。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对特征数据块进行分类具体包括采用相同的分类方法对划分得到的特征数据块进行分类；或者，采用不同的分类方法对划分得到的特征数据块进行分类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据样本块之间，以及，特征数 据块之间数据互相重叠或者互不重叠。5.根据权利要求1-4中的任意一项所述的方法，其特征在于，当特征数据的维度为 1000以上时，训练数据样本块或者特征数据块的个数至少为15。6.一种图像分类装置，其特征在于，包括图像训...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵大哲，栗伟，杨金柱，李博，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：89[中国|沈阳]
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