一种基于超像素与模糊C均值聚类SAR图像分割方法.pdf
雨星****萌娃
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一种基于超像素与模糊C均值聚类SAR图像分割方法.pdf
本发明公开了一种基于超像素与稀疏表示的模糊C均值聚类SAR图像分割方法,首先生成超像素,之后对图像中每一子区域提取灰度和纹理特征作为基础特征,并在稀疏表示理论基础上根据SAR图像不同地物类别散射特性差异提出稀疏自表示矩阵校正处理办法,以得到准确的判别特征,最终实现对SAR图像中相干斑噪声具有较强鲁棒性且运行效率高的图像分割处理;由于在超像素层面进行相应图像处理可在保留图像内部信息和边界信息的基础上,通过像素集合的整体性,减弱相干斑噪声的影响,同时通过整合相邻像素信息使提取的特征更为稳定。
基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的中期报告.docx
基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的中期报告中期报告1.研究背景和意义:随着医学成像技术的不断发展,脑部MR图像成为医学影像诊断中非常重要的一种成像方式。对脑部MR图像的自动分割、识别和分析可以为临床医生提供更加准确的诊断结果,从而为患者提供更好的治疗方案,因此脑部MR图像的分割技术对于临床应用具有非常重要的意义。然而,由于脑部MR图像具有复杂的结构和不同强度的噪声,传统的分割算法很难在其上取得良好的效果,因此脑部MR图像分割一直是医学影像领域研究的热点和难点问题。2.研究内容:本文旨在基于
基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的任务书.docx
基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的任务书一、背景医学影像处理是医学领域的重要研究方向之一,其中,脑部MR(MagneticResonance)图像分割是医学影像处理中的热门研究方向。脑部MR图像分割是指将脑部MRI图像中的脑组织分割为不同的区域,以便医生进行更精确的诊断和治疗。随着计算机技术的不断发展,各种计算机辅助的脑部MR图像分割方法也不断涌现。二、问题描述针对目前脑部MR图像分割中存在的问题,本次任务计划基于模糊C均值聚类与超像素方法进行研究。具体来说,稍有以下方面的问题:1.传统的
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本发明属于聚类算法领域,具体地说,是一种基于超像素处理的权重信息熵模糊C均值聚类方法,其分割步骤概括为:首先,对输入的图像使用超像素算法得到预分割结果;然后根据预分割结果得到聚类数并初始化隶属度矩阵和聚类中心矩阵;最后采用一种基于权重信息熵的模糊C均值聚类算法得到分割结果。公开的聚类方法基于图像超像素处理,因此大大减少了图像分割的时间。该方法还对目标函数使用了权重信息熵,提高了图像分割的分割准确度,降低了分割的边界位移误差和全局一致性错误。
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基于模糊C均值聚类方法的图像分割算法研究的中期报告一、研究背景图像分割是计算机视觉中的一项重要技术,其目的是将一幅图像划分成若干个区域,且每个区域具有相同的属性,如颜色、纹理等。这种技术在医学影像处理、机器人导航、军事情报处理等方面具有广泛应用。传统的图像分割方法有基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。在实际应用中,由于图像的复杂性和多变性,传统方法难以满足实际需求。因此,研究新的图像分割算法具有重要意义。模糊C均值聚类方法是一种基于模糊理论的经典聚类算法,在模式识别、数据分类等领域中得到了广