检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]武汉商学院,湖北武汉430056
出 处:《信息技术与信息化》2018年第6期43-46,共4页Information Technology and Informatization
摘 要:红外热图可以检测会引起体温变化的各种疾病,且有经济、简便、无损伤、无痛苦、无接触等优点,然而在实际应用中,人体红外热图不仅几何与灰度分辨率较低,而且,受成像环境和个体变化的影响,使得红外热图灰度的类间差异较小,类内差异较大,导致疾病检测与分类的精度较低、假阳性率高。基于红外热图纹理的稳定性,本文提出了一种差图像共生矩阵纹理分析方法。在增大类间差异的同时减小了类内差异,通过计算原图和差图本身以及他们的特征的信噪比(SNR)发现,差图像能提供更多的差异信息,具有更好的特异性,对乳腺癌红外热图试验也标明,差图可以比原图提高约10%的分类精度。
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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