(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210765034.4 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 南通大学 地址 226000 江苏省南 通市崇川区啬园路9 号 (72)发明人 赵理莉　鞠恒荣　丁卫平　胡彬　 (74)专利代理 机构 南通一恒专利商标代理事务 所(普通合伙) 32553 专利代理师 梁金娟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06N 20/10(2019.01) (54)发明名称 一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉 癌细胞图像分类方法 (57)摘要 本发明提供一种基于全局Gabor滤波和局部 LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 包括如下步骤： S1、 获取喉癌细胞图像数据集， 进行数据预处理； S2、 提取图像全局特征信息； S3、 提取图像局部 特 征信息； S4、 图像分类器训练； S5、 测试图像标签 预测， 得到测试结果。 本发明采用Gabor滤波方法 和LBP方法， 能够准确高效地对喉癌细胞图像进 行分类， 兼具 更优的分类准确率和kap pa系数。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115115598 A 2022.09.27 CN 115115598 A 1.一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 包括 以下步骤： S1、 获取喉癌细胞图像数据集， 进行 数据预处 理； S2、 提取图像全局特 征信息； S3、 提取图像局部特 征信息； S4、 图像分类 器训练； S5、 测试图像标签预测， 得到测试 结果。 2.根据权利要求1所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述 步骤S1包括以下步骤： S1.1、 随机打乱数据集 合中元素顺序； S1.2、 将全部数据集的一部分元素抽取出来作为训练集， 另一部分数据元素作为测试 集； S1.3、 将导入的喉癌细胞图像统一拉伸至50 ×50像素数位大小尺寸并归一化图像像 素。 3.根据权利要求2所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述步骤S1.2中， 全部数据集的8 0％元素抽取出来作为训练集， 剩余20％数据 元素作为测试集。 4.根据权利要求1所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述 步骤S2包括以下步骤： S2.1、 设置40个Gabor滤波 核， 包括5种尺度Gabor滤波 核和8种角度Gabor滤波 核； S2.2、 循环遍历步骤S2.1中设置的40个Gabor滤波核， 将每个Gabor滤波核与原始图像 进行滤波运算得到40个滤波后图像； S2.3、 将滤波后Gabor图进行矩阵加得到一个50 ×50像素数位大小的Gabor全局特征矩 阵。 5.根据权利要求3所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述步骤S2.1中， 5种尺度分别为16像素、 32 像素、 64像素、 128像素、 256像素， 8 个角度方向分别为0度、 45度、 90度、 13 5度、 180度、 2 25度、 270度、 315度。 6.根据权利要求1所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述 步骤S3包括以下步骤： S3.1、 将检测窗口定为3 ×3像素数位大小的小区域， 将相邻的8个像素的灰度值与其进 行比较， 若周围像素值大于中心像素值， 则该像素点的位置被标记为1， 否则为0， 得到该窗 口中心像素点的LBP模式值； S3.2、 计算每 个小区域的直方图， 得到每 个LBP模式值出现的频率； S3.3、 对每 个小区域的直方图进行归一 化处理； S3.4、 将所有 小区域的直方图连接起 来， 得到整个图像的LBP纹 理特征。 7.根据权利要求1所述的基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法， 其特征在于， 所述 步骤S4包括以下步骤： S4.1、 建立SVM模型， 设置SVM的两个超参数C和γ， 其中， C的取值为0.1、 1和10， γ的取 值为0.1,0.2,0.3；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115115598 A 2S4.2、 利用步骤S4.1中超参数的组合进行网格搜索， 选择一个拟合 最好的超平面系数； S4.3、 将步骤S1中的训练集平均分成五份， 轮流将五份中的一份作为验证集来测试模 型准确率， 然后将五次验证结果取平均值， 作为SVM分类模型的验证集结果； S4.4、 保存 验证集最佳的SVM超参数模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115115598 A 3