基于Adaboost机器学习的胶囊胃镜图像中出血点智能识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Adaboost机器学习算法实现胶囊胃镜图像出血点智能识别技术方法。步骤如下：首先，通过彩色空间转换把输入的胶囊胃镜出血图像集中的图像转换到HIS空间，提取每幅图像在HSI颜色空间下三通道的均值，构建成三维向量作为图像级特征向量矩阵，并根据每幅图像所属类别建立标签矩阵，供Adaboost训练以获得图像分类器；其次，分别对颜色正常图集和颜色偏深图集进行阈值分割预处理，滤除原始图像中无效区域和过暗过亮区域；进而，分别提取阈值分割后剩余像素的H、S、I、A、M五通道颜色数据来构造五维特征向量，以供Adaboost进行训练并获得像素分类器；最后，采用后处理优化显示手段，使最终的识别效果更利于观察诊断。