一种基于SVM的胶囊内窥镜图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于SVM的胶囊内窥镜图像分类方法，该方法通过提取异常病变图像库中图像的纹理特征和光谱特征，构建SVM分类预测模型，将胶囊内窥镜采集图像中正常无病变图像与异常病变图像进行分类。与现有技术相比，该方法可以从海量的待检测的胶囊内窥镜采集图像中快速发现病变图像，从而缩短诊断时间，减轻医生阅片的劳动强度，提高诊断效率。