结合SCoW的改进FLICM医学图像分割研究

• 作者: 刘静 黄玉清
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 医学图像 模糊局部C-均值 局部空间信息 空间约束分水岭 超像素块 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1887-1890
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.06.064

摘要

为了提高医学图像的分割精度和分割效率,针对模糊局部C-均值(fuzzy local information C-means,FLICM)系列算法分割效率低、局部空间信息描述不够准确的问题,提出结合空间约束分水岭(spatial-constrained watershed,SCoW)的改进FLICM分割算法.首先对图像进行SCoW预处理分块,压缩预处理数据;然后修正细分割处理,提取各超像素块的均值特征;最后设计一种改进的FLICM算法对各超像素块进行聚类,完成图像分割.与原FLICM算法相比,结合SCoW的改进FLICM算法的分割精度更高,分割效率得到大大提升.经理论分析和实验测试表明,该改进算法更适用于医学临床诊断的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄玉清	西南科技大学信息工程学院	109	732	14.0	20.0
2	刘静	西南科技大学信息工程学院	6	6	2.0	2.0