一种用于检测宫颈病变的阴道镜图像识别方法

摘要

本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种用于检测宫颈病变的阴道镜图像识别方法。本方法包括以下步骤：步骤1、采集样本图像；步骤2、对所述样本图像进行数据预处理；步骤3、根据预处理后的样本图像建立样本特征空间；步骤4、根据所述样本特征空间构建最优属性预测器；步骤5、根据所述最优属性预测器对待检测图像样本进行分类。本申请的技术方案，利用类正定超图正则化属性学习方法，提高了属性预测的准确率和召回率，同时利用学习的属性预测器能够快速准确地对待检测的阴道镜图像进行识别分类，起到很好的辅助检测诊断的作用。