3讨论

    由表1可知，从原始图像ROI中直接提取Haar小波、DB2小波、Tamura和GGCM特征，最佳分类准确率均达到了95%以上，其中，前三种特征的分类准确率比经过传统预处理方法和图像融合方法的ROI图像高，GGCM特征在三种方法下的最佳分类准确率不相上下；经过传统预处理方法的ROI图像除了GGCM特征以外，其他特征分类准确率都较低，这可能是由于虽然对整幅图像起到去除噪声突出有用信息等作用的传统预处理方法用于只包含病灶信息的感兴趣区域时反而起到了反作用，即图像的有些纹理信息被去掉了，但是对图像的梯度信息没影响；经过图像融合方法的ROI图像的Haar小波、DB2小波、Gabor滤波器、Tamura和GGCM五种特征分类准确率均在90%以上，较稳定。

    图5更直观形象地反映出三种方法下五种特征的分类准确率，整体来看，从原始ROI图像直接提取的特征中，使用SVM分类器时，DB2小波特征的分类准确率最高。使用BP神经网络分类器时，GGCM特征的分类准确率最高；预处理后的ROI图像不论使用SVM还是BP神经网络分类器，分类准确率最高的都是GGCM特征；融合后的ROI图像使用SVM分类器时 ......