技術(shù)特征：
1.一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：包括以下步驟：(1)獲取正常角膜神經(jīng)圖像和只包含菌絲的菌絲圖像作為訓(xùn)練樣本，使用RX異常探測(cè)算法對(duì)正常角膜神經(jīng)圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除部分背景信息，以提取神經(jīng)特征，使用RX異常探測(cè)算法對(duì)只包含菌絲的菌絲圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除部分背景信息，以提取菌絲特征；(2)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，通過(guò)設(shè)定連通域的面積閾值上限或/和下限，去除面積大于或/和小于連通域的面積閾值限定的背景信息；(3)對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行膨脹腐蝕處理，強(qiáng)化圖像中菌絲和神經(jīng)特性信息；(4)對(duì)AMBP算法進(jìn)行改進(jìn)，將分析窗口內(nèi)除中心像素外其余像素的均值計(jì)算出來(lái)，作為新的參數(shù)；分別求出分析窗口內(nèi)像素的平均值和中值像素，計(jì)算二者與分析窗口內(nèi)其余像素的方差，將差值大小作為新增判別條件，提取圖像紋理特征；(5)利用分別提取出來(lái)的神經(jīng)特征和菌絲特征來(lái)訓(xùn)練分類(lèi)器，獲取未識(shí)別的共焦顯微鏡采集的眼底圖像作為測(cè)試樣本，對(duì)測(cè)試樣本中的神經(jīng)和菌絲進(jìn)行分類(lèi)。2.如權(quán)利要求1所述的一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：所述步驟(4)中，具體步驟包括：(4-1)計(jì)算分析窗口內(nèi)像素的平均值和中值像素，計(jì)算二者與分析窗口內(nèi)其余像素的方差，比較這兩個(gè)方差的大小，取方差值大的參數(shù)，根據(jù)該參數(shù)與設(shè)定范圍確定最優(yōu)窗口大?。?4-2)在最優(yōu)窗口內(nèi)進(jìn)行閾值的選取。3.如權(quán)利要求2所述的一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：所述步驟(4-1)的具體步驟包括：(4-1-1)初始大小為3*3的窗口，設(shè)定一個(gè)最大窗口的大小k，依據(jù)判別條件來(lái)選取出合適的窗口大小。(4-1-2)計(jì)算分析窗口內(nèi)除中心像素外其余像素的均值以及中值，計(jì)算二者與分析窗口內(nèi)其余像素的方差，比較這兩個(gè)方差的大小，取方差值大的參數(shù)來(lái)進(jìn)行后續(xù)操作；-(4-1-3)判斷參數(shù)是否在設(shè)定范圍內(nèi)，若在設(shè)定范圍內(nèi)，此時(shí)的窗口大小作為最優(yōu)化窗口大小，否則繼續(xù)將窗口擴(kuò)大化，直到窗口最大化。4.如權(quán)利要求3所述的一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：所述步驟(4-1-1)中，窗口初始大小為3*3。5.如權(quán)利要求2所述的一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：所述步驟(4-2)中，具體步驟包括：判斷中心像素值是否在設(shè)定范圍內(nèi)，如果不在這個(gè)范圍內(nèi)，那么步驟(4-1)中所選取出的參數(shù)將被選為閾值，如果在這個(gè)范圍內(nèi)那么中心像素值將被選為閾值。6.如權(quán)利要求1所述的一種基于AMBP改進(jìn)算法的真菌性角膜炎圖像識(shí)別方法，其特征是：所述步驟(4)替換為：針對(duì)菌絲和神經(jīng)圖像均為線性的特征，對(duì)LBP算法進(jìn)行改進(jìn)，以窗口中心像素點(diǎn)為中心，按十字型向外拓展，取窗口內(nèi)中心像素點(diǎn)周?chē)噜彽念I(lǐng)域內(nèi)的像素點(diǎn)灰度值，若周?chē)袼攸c(diǎn)的值大于中心像素點(diǎn)的值，則該像素點(diǎn)的位置被標(biāo)記為1，否則被標(biāo)記為0，生成該窗口的LBP值，提取紋理特征信息。