基于MS-FCM算法的MR图像分割方法

李彬; 陈武凡

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针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM.针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响.模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度.

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来源
《计算机工程》 |2010年第16期|198-199202|共3页
作者
李彬; 陈武凡;
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作者单位

南方医科大学生物医学工程学院广州 510515;

南方医科大学生物医学工程学院广州 510515;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像分割; 模糊C-均值聚类算法; MR图像; 模糊隶属度;

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