8、基于Curvelet变换和Law纹理能量测度的皮肤病识别方法

基于Curvelet变换和Law纹理能量测度的皮肤病识别方法

1. 引言

皮肤病的准确识别对于及时治疗和患者健康至关重要。传统的皮肤病检测方法存在一定的局限性，如只能捕捉有限的方向信息或需要大量的数据支持。本文提出了一种结合Curvelet变换和Law纹理能量测度的混合方法，用于计算机化识别三类皮肤病组。

2. 提出的方法（混合方法）

本方法通过从图像集合中获取纹理，利用基于Curvelet变换的特征，从空间和频率角度进行分析，实现对三类皮肤病组的计算机化识别。具体步骤如下：
- Curvelet变换 ：使用快速离散Curvelet变换（FDCT），将二维图像转换为Curvelet系数。通过计算测试样本和训练样本的Curvelet系数之间的最大相关性进行初步分类。
- Law纹理能量测度 ：对Curvelet变换得到的空间系数应用Law纹理能量测度方法，进一步提取纹理特征。通过计算Law纹理特征的最小欧几里得距离进行最终分类。

3. 具体技术细节

3.1 Curvelet变换

• 原理 ：Curvelet变换最初是在复杂的脊波分析基础上提出的，后来发展出了更快的快速离散Curvelet变换（FDCT）。FDCT有两种形式：包裹函数和不等间隔快速傅里叶变换（USFFT）。本文使用包裹函数，它在频域中包含不同尺度、不同方向和位置的子带。
• 步骤 ：
  1. 将二维图像$f(p, q)$使用二维FFT转换到