一种基于分类框架的图像二值化方法

摘要

本发明属于计算机图像处理技术领域，公开了一种基于分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法及系统，首先对少量光学相干层析扫描眼睛样本图像进行指定单纯小区域划分并标注感兴趣区域和背景两类，然后利用Gabor模板提取每一个目标区域的特征并拼接为一个特征向量，对提取的特征进行降维并学习特征向量映射子空间；引入支持向量机学习分类器模型；对分类结果图像采用算法处理；最后得到二值化图像。本发明的优点在于解决了小样本二值化问题以及提出了基于指定N‑邻域目标区域分类框架的光学相干层析扫描眼睛图像二值化方法，可以充分利用小样本训练支持向量机分类模型，并能够学习得到图像样本的自适应的二值化阈值。