基于小波包和改进的FCM的医学图像分割

摘要：

提出应用最优小波包变换对磁共振颅脑图像做分解,以各子带小波包系数的能量形成纹理特征集;并运用基于核函数的模糊C均值聚类算法(Kemel-Based Fuzzy C-means Algorithm,KFCM)对所提取到的特征集进行聚类分析,从而实现了对磁共振颅脑图像的有效分割.实验证明应用KFCM算法做分割的收敛速度和抗噪性明显优于FCM算法.

关键词：磁共振颅脑图像、医学图像分割、最优小波包变换、纹理特征、KFCM算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金05JJ30123;湖南省教育厅科研项目05C246

在线出版日期：2008-05-29（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：186-188