基于特征提取和半监督学习的图像分类算法

作者：吴涛

来源：粘接, 2021, 48(11): 92-97.

• 特征提取
• 半监督学习
• 图像
• 分类算法
• 近邻个数
• 准确率

图像的光谱特征、高频纹理特征和中低频纹理特征,影响算法的特征提取结果,现有的图像分类算法由于特征提取与训练方法工作不到位,导致分类准确率难以达到预期目标,针对该问题研究基于特征提取和半监督学习的图像分类算法。算法设置过滤式、封装式以及嵌入式特征筛选规则,预处理原始图像特征信息;增强图像敏感区域,提取图像光谱特征,利用灰度共生矩阵和复值函数Gabor滤波,提取图像高频纹理和中低频纹理特征;数据训练采用半监督学习方法,通过不断更新分类器完成对图像的分类工作。结果表明,与5组其他分类算法相比,文中算法提取到了4处不明显的图像特征;在500、750和1 000次分类器更新的条件下,当近邻个数为7时,文中分类算法的准确率出现峰值,分别为92.51%、90.65%和90.22%,比5组算法的平均分类准确率,高出了1.98%、3.08%和4.14%,新的分类算法的分类效果超过预期。

• 单位
  重庆医科大学附属第一医院