一种各向异性虚拟人脑图像分割模型

来源 :南京信息工程大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：thp2860051

【摘要】

：

虚拟人脑部组织脑的提取已经成为虚拟人脑数据分析的一个重要环节,但由于图像噪声、下层数据等因素的影响,传统方法得不到较好结果.首先利用RGB,HSL,HSV空间信息构造新的信息场,该信息场可以降低下层数据的影响;再利用结构张量信息构造各向异性Gibbs场,降低噪声的影响;利用各向异性Gibbs场改进的FCM模型对图像进行分割,以降低颜色强度不均匀现象导致的误差.实验表明,该方法可以得到较好的分割结果

【作者】

：

王顺凤罗春燕

【机构】

：

南京信息工程大学滨江学院,南京信息工程大学数理学院

【出处】

：

南京信息工程大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2010年02期

【关键词】

：

模糊C均值模型结构张量各向异性图像分割 fuzzy C-means method structure tensor anisotropic im

【基金项目】

：

江苏省教育厅“青蓝工程”项目（2006）,国家自然科学基金（60973157）

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