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Performance improvement of fuzzy-based algorithms for medical image retrieval

机译:基于模糊的医学图像检索算法性能改进

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摘要

In this paper we present an algorithm for medical image retrieval system examines in particular image processing algorithms used for image retrieval based on transformation domain, segmentation and fuzzy logic. This is to implement image retrieval algorithm to achieve better classification accuracy for retrieving medical images. It is proposed to implement image segmentation using fuzzy logic with certain improvements for feature extraction with global optimisation using fast Hartley transform (FHT) to reduce the dimensionality of feature space. A new image segmentation algorithm, fuzzy edge detection and segmentation (FEDS) and a bell fuzzy multilayer perceptron (BF-MLP) for classifying images are used. Then BF-MLP is optimised using genetic algorithm (GA) for improved performance.
机译:在本文中,我们提出了一种医学图像检索算法,该系统特别研究了基于变换域,分割和模糊逻辑的图像检索算法。这是为了实现图像检索算法以获得更好的分类精度,以检索医学图像。提出了使用模糊逻辑对图像进行分割的方法,并进行了某些改进,以利用快速哈特利变换(FHT)进行全局优化以减少特征空间的维数,从而进行特征提取。一种新的图像分割算法,模糊边缘检测和分割(FEDS)和贝尔模糊多层感知器(BF-MLP)用于图像分类。然后,使用遗传算法(GA)对BF-MLP进行优化,以提高性能。

著录项

  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2014年第6期|319-326|共8页
  • 作者

    Chinnasamy S.;

  • 作者单位

    Ahiyamaan College of Engineering|c|;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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