【摘 要】
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传统的FCM(fuzzy c-means)算法可以准确的分割多数无噪声图像,但对噪声图像非常敏感。针对于此类问题,提出了一种基于形态学重建的改进FCM算法。首先利用形态学闭合重建算子
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11771120)
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传统的FCM(fuzzy c-means)算法可以准确的分割多数无噪声图像,但对噪声图像非常敏感。针对于此类问题,提出了一种基于形态学重建的改进FCM算法。首先利用形态学闭合重建算子对含噪图像进行光滑化。然后利用基于邻域信息的改进FCM算法对合成图像及医学图像进行分割处理,最终得出了更加精确的分割结果。通过与其它两类算法进行数值实验对比,验证了所提出算法的有效性和实用性。
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