X射线图像异物分类：基于计算机视觉与Tamura特征的随机森林方法

"基于计算机视觉的X射线图像异物分类研究" 本文主要探讨了如何利用计算机视觉技术来解决X射线图像中的异物分类问题，特别是在安检领域的应用。当前，安检过程中主要依赖人工分析X射线图像以检测潜在的违禁物品，但由于人为因素的影响，可能存在主观性和疲劳导致的误判或漏判。为了解决这些问题，作者提出了一种基于Tamura纹理特征和随机森林算法的自动识别方法。 首先，文章介绍了一个基于计算机视觉的X光违禁品自动检测识别系统。这个系统旨在通过自动化手段提高检测的准确性和效率，减少人工干预。系统的核心在于对X射线图像进行智能分析，以识别出图像中的不同类型的违禁品。 接着，文章详细阐述了一种利用Contourlet变换提取Tamura纹理特征的方法。Contourlet变换是一种多尺度、多方向的图像分析工具，能有效地捕捉图像的边缘和细节信息。Tamura纹理特征则是一种描述图像纹理结构的统计参数，包括对比度、方向性、粗糙度、均匀性和复杂性等，这些特征对于区分不同的物体纹理非常有效。通过Contourlet变换，可以将X射线图像转换到一个更适合提取Tamura特征的空间，从而得到更精确的特征向量。 最后，文章采用了随机森林分类器对提取出的Tamura纹理特征进行处理，以此对违禁品图像进行分类判断。随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树构成，每个树负责一部分样本的分类，并通过多数投票确定最终的分类结果。这种方法具有很好的分类性能和抗过拟合能力，适用于处理高维度的特征空间，因此非常适合用于X射线图像的异物分类。 实验结果显示，基于Tamura纹理特征和随机森林的X射线异物分类方法在区分不同种类违禁品方面表现出色，能够有效地提升安检的准确性和可靠性，减少了人工分析带来的不确定性。这种方法对于优化安检流程，提高安全检查效率，以及保障公共安全具有重要的实践意义。 关键词：X射线异物；Contourlet变换；Tamura纹理特征；随机森林分类器；计算机视觉