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基于KFCM算法对MRI图像分割的研究

来源 :湖北民族学院学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：rainxiao

【摘 要】

：

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要作用,提出一种基于核模糊C均值聚类算法(KFCM)的MRI脑图像分割,讨论KFCM算法中隶属度m参数和聚类数目k的选取对图像分割的效果影响,通过仿真实验表明,对于MRI脑图像隶属度函数值在2≤m≤11整数时,图像能取得较好效果,对于聚类数目k选取不易超过8.

【作 者】

：

蒙建军 靳艳红 

【机 构】

：

重庆师范大学数学学院

【出 处】

：

湖北民族学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2011年01期

【关键词】

：

核模糊C均值聚类算法 图像分割 kernel fuzzy c-means clustering algorithm image segmentation 

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医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要作用,提出一种基于核模糊C均值聚类算法(KFCM)的MRI脑图像分割,讨论KFCM算法中隶属度m参数和聚类数目k的选取对图像分割的效果影响,通过仿真实验表明,对于MRI脑图像隶属度函数值在2≤m≤11整数时,图像能取得较好效果,对于聚类数目k选取不易超过8.

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