改進的模糊C-均值聚類醫(yī)學(xué)圖像分割算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：針對模糊C-均值聚類算法分割圖像時容易產(chǎn)生模糊邊緣的缺點，提出了一種結(jié)合圖像梯度和模糊C-均值聚類的圖像分割方法。該方法利用圖像梯度反映出來的目標(biāo)邊界，對由模糊C-均值聚類所獲得的聚類區(qū)域進行分割，把因模糊性而劃分到目標(biāo)區(qū)域的像素點與目標(biāo)區(qū)域進行分離，同時利用區(qū)域增長方法找出干擾區(qū)域并刪除。將該算法應(yīng)用到胰腺ERCP圖像分割，實驗表明，改進算法能夠比較準(zhǔn)確地分割出圖像中的目標(biāo)，減少因模糊聚類產(chǎn)生的模糊邊緣。
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