基于模糊C均值聚类算法的脑部CT图像分割
模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法是一种常用的基于软划分的模糊聚类算法.首先对FCM算法的原理及步骤进行了描述,然后将其应用于脑部CT图像及添加了噪声的脑部CT图像的分割,从实验结果可以看出FCM算法分割能够清晰地标注出该脑部CT图像中的出血块.通过分割添加了噪声的图像,可以看出在噪声条件下,FCM算法的分割结果不会受到噪声的太大影响.
FCM、模糊聚类、图像分割、隶属度函数、聚类中心
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TP391(计算技术、计算机技术)
海南省自然科学基金项目;海南省自然科学基金;海南省高等学校科学研究项目
2020-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
197-198,200