基于小波包和改进的FCM的医学图像分割

• 作者: 吕回 徐琼 李峰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 磁共振颅脑图像 医学图像分割 最优小波包变换 纹理特征 KFCM算法
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像、模式识别
• 页码范围: 186-188
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.12.056

摘要

提出应用最优小波包变换对磁共振颅脑图像做分解,以各子带小波包系数的能量形成纹理特征集;并运用基于核函数的模糊C均值聚类算法(Kemel-Based Fuzzy C-means Algorithm,KFCM)对所提取到的特征集进行聚类分析,从而实现了对磁共振颅脑图像的有效分割.实验证明应用KFCM算法做分割的收敛速度和抗噪性明显优于FCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李峰	长沙理工大学计算机与通信工程学院	103	702	14.0	17.0
2	吕回	长沙理工大学计算机与通信工程学院	6	61	4.0	6.0
3	徐琼	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	27	3.0	4.0