改进FCM在医学图像分割中的应用

• 作者: 宋宝卫 张保威 钱慎一
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 粗糙度 医学图像分割 离散化 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 193-195
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.14.058

摘要

针对传统模糊C均值(FCM)未考虑邻域信息引起的局部收敛性差、效率低等问题,提出一种基于粗糙度的改进FCM算法.利用包含空间信息和灰度信息的窗口构造直方图上近似,并进一步获取图像粗糙度,从而确定初始聚类中心,实现医学图像的分割.实验结果表明,与传统FCM算法相比,改进算法不仅能分割出图像中的全局成分,而且具有较高的运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱慎一	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	40	183	7.0	12.0
2	张保威	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	12	47	4.0	6.0
3	宋宝卫	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	8	30	4.0	5.0