基于模糊C均值图像抗噪分割方法的研究

• 作者: 刘慧 李秋萍 苏志远
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 邻域像素 惩罚项 医学图像分割
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 医学图像与设备
• 页码范围: 477-484
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5312字
• 语种: 中文

摘要

针对含有噪声且光线不均的医学图像，提出了一种基于模糊C均值聚类的图像分割算法。模糊C均值聚类算法描述简洁、易于实现、分割效果好，在图像分割应用领域得到了快速发展，但也存在着对噪声敏感的问题。考虑到提取的医学图像数据中必定包含噪声，因此通过修改目标模糊函数J(u, v)，在引入像素点邻域信息的基础上，对邻域信息加入了惩罚因子。弥补了传统模糊C均值聚类算法的不足，使该方法对含有噪声的医学图像更加有效。实验分析表明了算法的有效性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慧	山东财经大学计算机科学与技术学院	23	95	6.0	8.0
5	苏志远	山东财经大学计算机科学与技术学院	4	39	4.0	4.0
9	李秋萍	山东财经大学计算机科学与技术学院	2	13	2.0	2.0