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为更加精确地判别甲状腺结节的良恶性,提出基于改进的CLBP(Completed Local Binary Pattern)模型和GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)模型相结合的纹理特征提取算法。首先在传统的CLBP模型中引入局部方差信息,使CLBP算子对局部纹理特征的描述更加精细;然后与GLCM模型描述的全局纹理特征相融合;最后结合纵横比、圆形度、紧致度等形状特征并将其输入SVM(Support Vector Machine)分类器。为进一步提高识别率,同时给出