【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第6期 394-397页,共4页

【作 者】： 迟春梅 ; 高峰 ; 王金鹤

【摘 要】 在糖尿病初期脚部图像识别的研究中，糖尿病初期脚部皮沟特征会呈现异样，病人的皮沟角度和方向变化呈现多层次无序状。传统高斯模型分割方法针对多层分割时，不具备学习能力，仅以单层叠加作为分割的基础思想，不能对多层皮沟病变特征识别，具有一定的局限性，提出基于灰度共生矩阵以及模糊均值聚类的糖尿病早期脚部皮沟图像特征的分割识别方法，采用边界函数特征增强纹理划分效果，通过学习集以及模糊均值聚类方法分辨不同类型的病变特征，使用多层级联分类器对脚部纹理特征进行训练，实现分割特征识别。仿真结果表明，采用改进方法优选后的特征具有较强的评判良恶性的性能，具有较高的脚部纹理特征采集速度。