本文選題：醫(yī)學(xué)圖像 + 模糊局部C-均值(FLICM)　； 參考：《微型機(jī)與應(yīng)用》2016年23期

【摘要】：針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像灰度分布模糊不確定、噪聲污染重等特點(diǎn),提出了一種新的FLICM的改進(jìn)算法,以進(jìn)一步提高醫(yī)學(xué)圖像的分割精度和算法抗噪性。對(duì)FLICM算法嚴(yán)格按照梯度下降法推導(dǎo)獲得新的隸屬度和聚類中心表達(dá)式,然后設(shè)計(jì)一種充分利用像素的灰度信息和局部空間信息的FLICM改進(jìn)算法。相比于原FLICM算法的醫(yī)學(xué)圖像分割,其抗噪性能更強(qiáng),分割精度更高。理論分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明,該改進(jìn)算法更適用于醫(yī)學(xué)臨床診斷。
[Abstract]:In view of the fuzzy uncertainty of gray distribution and heavy noise pollution of medical image, a new improved algorithm of FLICM is proposed to further improve the segmentation accuracy and anti-noise of medical image.According to gradient descent method, a new expression of membership degree and clustering center is derived for FLICM algorithm, and then an improved FLICM algorithm is designed, which makes full use of gray level information and local spatial information of pixels.Compared with the original FLICM algorithm, the performance of the segmentation algorithm is stronger and the segmentation accuracy is higher.Theoretical analysis and experimental results show that the improved algorithm is more suitable for medical clinical diagnosis.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：企業(yè)應(yīng)用項(xiàng)目資助(14zh001610) 國防應(yīng)用技術(shù)研究資助(12zg610303)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1734826