改进FCM在医学图像分割中的应用

摘要：

针对传统模糊C均值(FCM)未考虑邻域信息引起的局部收敛性差、效率低等问题,提出一种基于粗糙度的改进FCM算法.利用包含空间信息和灰度信息的窗口构造直方图上近似,并进一步获取图像粗糙度,从而确定初始聚类中心,实现医学图像的分割.实验结果表明,与传统FCM算法相比,改进算法不仅能分割出图像中的全局成分,而且具有较高的运行效率.

关键词：模糊C均值、粗糙度、医学图像分割、离散化、聚类

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项目2011A520047;河南省教育厅科学技术研究基金资助重点项目12B520070

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：193-195