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  2010, Vol. 1 Issue (05): 0-0    
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结合空间信息的核FCM人脑MR图像分割
刘 威 谭台哲
广东工业大学计算机学院
Brain MR Image Segmentation Via Kernel-Based Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Spatial Information
Liu Wei Tan Taizhe
Faculty of Computer,Guangdong University of Technology
全文: PDF(0 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 传统的模糊C均值聚类算法(FCM)广泛应用于图像分割。但FCM算法容易陷入局部最优,且对噪声敏感。本文提出用种子填充和形态学的方法对人脑图像进行颅骨剔除,用内核引导的距离代替欧式距离,并利用空间信息,提出结合空间信息的核FCM人脑MR分割算法。实验表明该算法有很好的分割效果,对噪声具有较强的鲁棒性。
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刘威
谭台哲
关键词 图像分割模糊C均值聚类颅骨剔除图像的像素空间    
Abstract:The classical Fuzzy C-Means clustering algorithm (FCM) is widely used in image segmentation.However FCM clustering algorithm usually leads to local minimum result and noise sensitive.Skull stripping on human brain by using seeds filling and morphological operations is proposed.The original Euclidean distance in the FCM is replaced by a kernel-induced distance,by using kernel method.Then,spatial information is added to the objective function.The experimental results show that the new algorithm can segment the image effectively and properly,and it is shown to be more robust to noises.
Key words image segmentation    Fuzzy C-Means (FCM)    skull stripping    spatial information of image
收稿日期: 1900-01-01 年卷期日期: 2010-05-10      出版日期: 2010-05-10
引用本文:   
刘 威 谭台哲. 结合空间信息的核FCM人脑MR图像分割[J]. , 2010, 1(05): 0-0.
Liu Wei Tan Taizhe. Brain MR Image Segmentation Via Kernel-Based Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Spatial Information. , 2010, 1(05): 0-0.
链接本文:  
https://www.computertelecom.com.cn/CN/  或          https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2010/V1/I05/0
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