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研究眼底病灶识别的仿真问题。针对传统方法具有人为因素影响较大、主观性和烦琐性等缺陷,导致了眼底病灶识别度低、准确度低。为解决上述问题,提出一种改进的FCM算法分割眼底病灶,该算法对眼底病灶图像进行聚类分割,再通过数学形态学运算去除噪声。实验结果表明,该算法能有效地识别出眼底图像中的病灶。
眼底病灶识别的仿真研究
【摘 要】
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研究眼底病灶识别的仿真问题。针对传统方法具有人为因素影响较大、主观性和烦琐性等缺陷,导致了眼底病灶识别度低、准确度低。为解决上述问题,提出一种改进的FCM算法分割眼底病灶,该算法对眼底病灶图像进行聚类分割,再通过数学形态学运算去除噪声。实验结果表明,该算法能有效地识别出眼底图像中的病灶。
【机 构】
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淮阴工学院计算机工程学院,南京航空航天大学机电学院
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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2011年11期
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