模糊聚类方法在医学病理图像分类中的应用

摘要：

图象分割和对象提取是从图象处理到图象分析的关键步骤.本文将经典的模糊C-均值聚类算法和模糊测度和模糊积分结合起来,并将这两种算法应用于医学病理图象的分割.经典的模糊C-均值聚类算法采用欧式距离计算像素之间的相似度,本文中采用模糊测度和模糊积分计算像素之间的相似度,基于模糊测度和模糊积分的特点,这种计算方法可以提高计算的准确度.最后对两种算法的处理结果进行了比较,结果表明改进的模糊C-均值算法对医学病理图像的分割效果比原算法有所改进.

关键词：模糊C-均值聚类、模糊测度、模糊积分、病理图像

所属期刊栏目：22

分类号：O657(分析化学)

在线出版日期：2006-04-06（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：1070-1072