【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于下山算法的图像分类方法，尤其是， 属于图像处理领域。
技术介绍
随着计算机断层扫描CT、核磁共振影像MRT、超声图像US等技术的发展，医学图像对医学临床诊断越来越重要。目前的医学图像识读主要依靠医生个人的临床经验和主观判断，通过肉眼观察图像中的病变区域实现临床诊断，其缺点是①医学图像信息利用率不高，医学图像一般具有很高的分辨率，那些实际存在而人眼无法分辨的图像信息得不到充分应用；②在图像识读依赖医生临床经验的多寡，人为因素影响严重；③个人主观性强，同一张医学图像，不同的医生可能会有不同的识读结果；④耗时多，当医生面对单个病人的诊断时，耗费的时间和精力或许还可以接受，但当需要对大量医学图像进行病理分析时，就难以为继了。因此需要借助图像分类来实现医学的辅助诊断。图像分类是指根据在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理过程。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。换言之，图像分类就是从图像中提取能代表区分该图像结构内容的特征向量，在这些特征向量所在的空间...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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