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摘要:
针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法.利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割.实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好.
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文献信息
篇名 基于证据理论的脑部图像分割算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 马尔可夫随机场 二维直方图 Dempster-Shafer证据理论 基本概率赋值 融合分割
年,卷(期) 2011,(13) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 205-207
页数 分类号 TP391.41
字数 4016字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.13.066
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 管一弘 昆明理工大学理学院 19 118 5.0 10.0
2 杨涛 昆明理工大学理学院 32 85 5.0 8.0
3 郭斌 昆明理工大学理学院 3 11 2.0 3.0
4 袁宏攀 昆明理工大学理学院 2 22 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
马尔可夫随机场
二维直方图
Dempster-Shafer证据理论
基本概率赋值
融合分割
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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