【摘 要】
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本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征
【机 构】
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东北大学软件中心,沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳东软数字医疗系统股份有限公司
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本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征向量.分割后的各子图象和均方差特征描述了原图象的灰度分布情况,二值化后的7个不变矩和7个纹理特征描述了图象的形状和纹理信息.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图象检索中,在查全率和查准率上都优于实验中其他两种方法.
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