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改进自组织特征网络的医学图像分割算法
被引量：
5
1
作者
黄建灯
《激光杂志》
CAS
北大核心
2015年第1期53-56,共4页
为了提高医学图像分割精度,提出一种改进自组织特征网络的医学图像分割算法。首先采用小波包分解提取医学图像的特征,然后改进自组织特征网络建立医学图像分类器,实现医学图像分割,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文...
为了提高医学图像分割精度,提出一种改进自组织特征网络的医学图像分割算法。首先采用小波包分解提取医学图像的特征,然后改进自组织特征网络建立医学图像分类器,实现医学图像分割,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法不仅解决了传统医学图像分割算法存在的缺陷,提高医学图像分割的精度,具有较好的实际应用价值。
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关键词
医学图像
分割算法
自组映射网络
小波包分解
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职称材料
基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类
被引量：
3
2
作者
章立
彭宏京
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第10期2343-2346,共4页
通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列。对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特...
通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列。对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征。实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析。
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关键词
CONTOURLET变换
自组
特征
映射
神经
网络
支持向量机
特征提取
纹理分类
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职称材料
基于WBCT的纹理分类算法
3
作者
章立
彭宏京
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第23期5056-5059,共4页
由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换(WBCT)系数重组的特征提取方案。该方法充分利用了WBCT变换系数的位置相关性,并克服Contourlet变换的数据冗余,并能捕捉方向...
由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换(WBCT)系数重组的特征提取方案。该方法充分利用了WBCT变换系数的位置相关性,并克服Contourlet变换的数据冗余,并能捕捉方向细节信息。实验结果表明,该方法分类效果好,算法优越性明显,提出的系数重组方案对于纹理特征提取有很高的实用价值。
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关键词
小波-CONTOURLET变换
自组
特征
映射
神经
网络
冗余性
特征提取
纹理分类
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职称材料
题名
改进自组织特征网络的医学图像分割算法
被引量：
5
1
作者
黄建灯
机构
桂林电子科技大学信息科技学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2015年第1期53-56,共4页
文摘
为了提高医学图像分割精度,提出一种改进自组织特征网络的医学图像分割算法。首先采用小波包分解提取医学图像的特征,然后改进自组织特征网络建立医学图像分类器,实现医学图像分割,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法不仅解决了传统医学图像分割算法存在的缺陷,提高医学图像分割的精度,具有较好的实际应用价值。
关键词
医学图像
分割算法
自组映射网络
小波包分解
Keywords
medical image
segmentation algorithm
self-organizing feature maps
wavelet packet decomposition
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类
被引量：
3
2
作者
章立
彭宏京
机构
南京工业大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第10期2343-2346,共4页
文摘
通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列。对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征。实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析。
关键词
CONTOURLET变换
自组
特征
映射
神经
网络
支持向量机
特征提取
纹理分类
Keywords
contourlet transform
self-organizing feature map
support vector machine
feature extraction
texture classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于WBCT的纹理分类算法
3
作者
章立
彭宏京
机构
南京工业大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第23期5056-5059,共4页
文摘
由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换(WBCT)系数重组的特征提取方案。该方法充分利用了WBCT变换系数的位置相关性,并克服Contourlet变换的数据冗余,并能捕捉方向细节信息。实验结果表明,该方法分类效果好,算法优越性明显,提出的系数重组方案对于纹理特征提取有很高的实用价值。
关键词
小波-CONTOURLET变换
自组
特征
映射
神经
网络
冗余性
特征提取
纹理分类
Keywords
wavelet-based Contourlet transform
self-organizing feature map
redundancy
feature extraction
texture classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进自组织特征网络的医学图像分割算法
黄建灯
《激光杂志》
CAS
北大核心
2015
5
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职称材料
2
基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类
章立
彭宏京
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于WBCT的纹理分类算法
章立
彭宏京
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
0
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职称材料
已选择
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