非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

• 作者: 李彬 陈武凡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非局部降噪滤波器 快速模糊C-均值聚类算法 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（35）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 21-23,27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.35.007

摘要

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差.采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法.通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彬	南方医科大学生物医学工程学院	40	163	7.0	10.0
2	陈武凡	南方医科大学生物医学工程学院	214	1814	21.0	30.0