脑部mr图像的sigma-ifcm分割算法受成像原理设备及环境的影响 .docVIP

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2017-08-15 发布于天津
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脑部图像的分割算法受成像原理设备及环境的影响脑部图像一般都有大量的噪声给图像分割造成很大困难在算法的基础上通过引用过滤器原理改变邻居像素点的计算方法对分割后的图像进行去毛刺和边部光滑处理并在模拟的脑部图像上进行分割实验图像分割是把图像分割成互不相交的区域使每个区域内的像素具有某种相似的特征以便对图像进行后续处理图像分割是图像分析的难点之一至今没有一个通用且有效的图像分割方法能够满足不同的需求在脑部图像分析中该问题尤为突出在诸多的图像分割算法中模糊均值分割算法是目前应用最广泛的分割算法之一最早由提

脑部MR图像的Sigma-IFCM分割算法受成像原理、设备及环境的影响，脑部MR图像一般都有大量的噪声，给图像分割造成很大困难。在IFCM算法的基础上通过引用Sigma过滤器原理。改变邻居像素点的计算方法，对分割后的图像进行去毛刺和边部光滑处理，并在模拟的脑部MR图像上进行分割实验。图像分割是把图像分割成互不相交的区域，使每个区域内的像素具有某种相似的特征，以便对图像进行后续处理。图像分割是图像分析的难点之一，至今没有一个通用且有效的图像分割方法能够满足不同的需求[1][2]。在脑部MR图像分析中该问题尤为突出[3]。在诸多的图像分割算法中，模糊C均值(FC

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