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基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法
被引量：
10
1
作者
耿艳萍
郭小英
+2 位作者
王华夏
陈磊
李雪梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第12期260-265,共6页
针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第...
针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。
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关键词
mr脑部图像分割
小波
图像
融合
模糊C均值聚类
鲁棒性
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题名
基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法
被引量：
10
1
作者
耿艳萍
郭小英
王华夏
陈磊
李雪梅
机构
山西大学软件学院
西北工业大学自动化学院
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第12期260-265,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61603228)
国家自然科学基金(61702315)资助
文摘
针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。
关键词
mr脑部图像分割
小波
图像
融合
模糊C均值聚类
鲁棒性
Keywords
MR brain image segmentation
Wavelet image fusion
Fuzzy C-means clustering
Robustness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法
耿艳萍
郭小英
王华夏
陈磊
李雪梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
10
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