10.3969/j.issn.1008-0570.2006.07.086
基于改进FCM的医学图像分割
为解决模糊C均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法.通过数据约减,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数,从而降低运算量.该方法用于人脑磁共振图像的分割比传统FCM算法的运算速度提高了50~100多倍,并且选择合适大小的量化箱不会影响算法的分割效果.
数据约减、模糊C均值、磁共振成像、图像分割
22
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金32S042-B25-014
2006-04-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
241-242,158