基于聯合特征的X光圖像違禁品分類方法

蘇冰山　陳繼光　陳雨

摘要：近年來X光圖像檢測違禁品的應用日益廣泛，使用計算機輔助人工對違禁品進行檢測和分類的方法進入人們的視野。本文提出一種新的民航違禁品X光圖像分類方法。首先文中對X光圖像進行Contourlet變換，然后提取Contourlet變換后圖像的共生矩陣特征和Tamura紋理特征;同時，直接從X光圖像提取直方圖特征。最后將共生矩陣特征、Tamura紋理特征、直方圖特征三種特征的特征向量串聯起來得到聯合特征向量，依據聯合特征向量對違禁品圖像分類。實驗結果證明，基于聯合特征分類的結果優于單個特征的分類結果。

關鍵詞：X光圖像;聯合特征;分類;Contourlet變換;隨機森林

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0076-02

0 引言

近年來，各種形式的恐怖事件時有發生，公共安全在很長時間內成為國際社會關注的焦點之一。本文對違禁品X光圖像的自動識別分類進行研究。違禁品的X光圖像可能呈現多種不規則的形狀，因此很難通過同一個模型對不同類違禁品建立模型并提取相應的參數。本文采用隨機森林、貝葉斯網絡、決策樹和SVM分類器對違禁品圖像分類，并對不同分類器的分類結果進行對比，實驗表明隨機森林分類器的分類結果最好，同時基于聯合特征的分類效果比單個特征分類時的效果好。

1 系統總體框架

本文形成一個基于聯合特征的民航X光圖像違禁品分類識別系統，對民航機場乘客攜帶違禁物品的X光圖像自動檢測分類。違禁品檢測分類系統總體框圖如圖1所示。……