【图像识别】基于Gabor小波纹理特征提取的粒子群算法优化支持向量机实现对病灶图片训练与测试分类附Matlab代码

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🔥 内容介绍

病灶图片分类（如皮肤癌病灶良恶性鉴别、肺结节类型区分）是医学辅助诊断的核心技术，需精准捕捉病灶与正常组织的纹理差异。传统方法存在三大瓶颈：

1. 特征提取局限性：手工提取的灰度、边缘特征难以刻画病灶复杂纹理（如不规则边界、异质密度分布），导致分类准确率低于 85%；

1. SVM 参数盲目性：支持向量机的惩罚因子

   C

   、核函数参数

   g

   依赖经验调试，易陷入局部最优，在小样本病灶数据中泛化性差；

1. 噪声干扰严重：医学影像常含设备噪声、组织重叠伪影，直接影响特征质量与分类稳定性。

Gabor 小波具备 “多尺度、多方向” 纹理捕捉能力，可有效提取病灶局部纹理特征；PSO 算法能全局搜索 SVM 最优参数，避免经验依赖。本文提出 **“Gabor 小波特征提取 + PSO 优化 SVM” 方案 **，核心目标：

• 构建 Gabor 滤波器组，精准提取病灶图片的纹理特征；

• 设计 PSO 全局寻优策略，优化 SVM 关键参数；

• 实现病灶图片（如皮肤病灶、肺结节）的二分类 / 多分类，验证模型在小样本、含噪声数据中的鲁棒性；

• 提供可复现的 Matlab 代码，适配不同病灶数据集。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc

clear

close all

%%

addpath gabor

fprintf('开始计算\n');

%%

filter_bank = construct_Gabor_filters(8, 5, [48 48]); %5个尺度8个方向

class1path=dir('正常');

data_matrix1=[];

for i=1%:length(class1path)-2

imgpath=['正常\' class1path(i+2).name];%煤炭的路径

img1=imread(imgpath);%读取图片

figure;imshow(img1);title('正常原始图片')

img2=rgb2gray(img1);%灰度化

figure;imshow(img2);title('正常原始图片灰度图')

img3= double(imresize(img2,[48 48],'bilinear')); %采用'bilinear'：采用双线性插值算法扩展为48*48

H2 = filter_image_with_Gabor_bank1(img3,filter_bank,64);%%提取gabor纹理特征

suptitle('正常对应GABOR多尺度纹理特征图');

data_matrix1=[data_matrix1 H2];%将提取的特征放进data_matrix1中

disp(sprintf('完成正常文件夹中第%i图的gabor特征提取',i));

end

tz_image1=data_matrix1';

%%

class1path=dir('溃疡');

data_matrix1=[];

for i=1%:length(class1path)-2

imgpath=['溃疡\' class1path(i+2).name];%煤炭的路径

img1=imread(imgpath);%读取图片

figure;imshow(img1);title('溃疡原始图片')

tz_image2=data_matrix1';

%% 保存结果 以及对应标签 其中正常设为第一类 溃疡设为第二类

input=[tz_image1;tz_image2];

output=[ones(1,size(tz_image1,1)) 2*ones(1,size(tz_image2,1))]';

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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