發(fā)布時(shí)間：2018-04-23 00:11

  本文選題：圖像分割 + 核函數(shù)　； 參考：《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年08期

【摘要】：在諸多FCM的改進(jìn)算法中,ASFCM算法表現(xiàn)較好,該算法改變空間懲罰項(xiàng)結(jié)構(gòu),使目標(biāo)函數(shù)連續(xù),并且具有自適應(yīng)的參數(shù),但會(huì)出現(xiàn)無法抑制嬰幼兒腦部MR圖像噪聲較大的問題.為了解決這個(gè)問題,在ASFCM算法基礎(chǔ)上融合非局部權(quán)重和核函數(shù)思想,提出一種改進(jìn)的ASFCM算法(KNL-ASFCM).采用本文算法,FCM,RFCM和ASFCM算法對(duì)加入不同種類和強(qiáng)度噪聲的臨床嬰幼兒腦部MR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn).分析結(jié)果表明:本文算法的分割準(zhǔn)確性和噪聲抑制能力比其他三種算法均有一定的提高,對(duì)嬰幼兒腦部MR圖像分割問題具有明顯優(yōu)勢(shì).
[Abstract]:Among the improved FCM algorithms, the FCM algorithm performs well. The algorithm changes the structure of the spatial penalty term, makes the objective function continuous and has adaptive parameters, but it can not suppress the large noise of brain Mr images of infants. In order to solve this problem, an improved ASFCM algorithm named KNL-ASFCM is proposed, which combines the idea of nonlocal weight and kernel function on the basis of ASFCM algorithm. FCM-RFCM and ASFCM algorithms were used to study the clinical brain Mr images of infants with different kinds of noise and intensity noise. The results show that the segmentation accuracy and noise suppression ability of the proposed algorithm are better than those of the other three algorithms.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)醫(yī)學(xué)影像計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370152) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(N130204003)
【分類號(hào)】：R445.2;TP391.41

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本文編號(hào)：1789563