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摘要:
许多传统的图像分割方法都需要输入用户难以理解的参数,而且这些参数对于结果的影响又比较大.基于聚类分析技术的方法对参数不敏感,简单而且高效,但因其专注于对单一特征空间的划分而无法同时保持区域均一性和空间紧致性.尽管已经出现了许多改进的方法,如采用进行空间约束的聚类方法和使用其它保持空间紧致性的方法进行结果修正等,不过不同空间划分之间的协调、新的参数复杂性和算法复杂性反而使得聚类分析技术失去其简单有效的优势.给出一种新的医学图像分割算法,通过结合K均值方法和各向异性滤波技术,保持图像空间紧致性并解决过分割和图像噪声问题,同时弱对象也能够被提取出来.对比实验以及应用表明,该算法具有良好的分割结果和性能.
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文献信息
篇名 一种滤波修正的K均值分割方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像分割 聚类分析 各向异性滤波 弱对象分割
年,卷(期) 2007,(23) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 226-228,248
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 4167字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.23.069
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张武 上海大学计算机工程与科学学院 94 574 11.0 20.0
2 宋安平 上海大学计算机工程与科学学院 24 65 3.0 6.0
3 周益琰 上海大学计算机工程与科学学院 3 6 2.0 2.0
4 戴珮璟 上海大学计算机工程与科学学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
聚类分析
各向异性滤波
弱对象分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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