将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘。 关键词:医学图像分割; 模糊聚类; 图像梯度; 区域增长; 去模糊化 医学图像是反映人体生物组织或器官的复杂图像,图像中的信息量大、处理困难。医学图像分割就是根据图像中目标间的相似或不同把图像分成若干个区域的技术和过
1.将白色背景变成黑色 我们运行看一下 可以看到右边的已经把背景都换为黑色了。 2.使用filter2D与拉普拉斯算子实现图像对比度提高,sharp 我们再运行看一下,左边的就是生成的结果图,可以看出左边的清晰度更高了一些 3.转为二值图像通过threshold 我们再运行看一下,左边的图像已经让我们转换为二值图像了,也比较清晰...
快速模糊 c-means clustering 为图像分割提供了一种有价值的工具和方法,但在实际应用中需要根据具体情况进行灵活运用和改进。 2 运行结果主函数部分代码: close all clear all %% test a gray image f_ori=imread('brain.bmp'); fn=imnoise(f_ori,'gaussian',0.03); %% parameters cluster=3; % the number...
摘要:针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像噪声...
目前,图像分割算法一般是围绕亮度值的两个基本特性设计的:不连续性和相似性。亮度值的不连续性的应用途径主要是基于像素点特性(如灰度值)的不连续变化分割图像,如最常用的边缘检测。而利用亮度值的相似性可以形成一套机制,即依据事先指定的准则将图像分割为相似的区域。一些实例包括门限处理、区域分离、区域生长和聚类...
迭代式的图像分割的C语言代码 直接PO代码: 1#include <stdio.h>2#include <math.h>3#include"graphics.h"45/*6功能: 在整型数组中找到最小值和最大值7输入: 整型数组;数组大小;接收最小值;接收最大值8结果: 得到数组中的最小值和最大值9*/10voidGetMinMaxInt(int*arr,intn,int&min,int&max);11/*...
C均值聚类的分割算法.由于FLICM算法充分利用局部空间信息和局部灰度信息,能够很好地描述模糊性,对于边界不清晰的太赫兹图像有很好地效果.采用不同成像条件下的多类太赫兹图像进行实验,结果表明此方法能够很好地克服边缘模糊,随机噪声,条纹噪声等干扰,分割所得目标轮廓完整,准确,有较高的精度,为进一步的图像目标识别打下了...
2. 用T分割图像,产生两组像素:G1由大于T的像素组成,G2由小于T的像素组成 3. 对G1和G2的像素分别计算平均灰度值m1和m2 4. 计算新的阈值T = 1/2 * (m1 + m2) 5. 重复步骤2-4,直到连续迭代中的T值差小于一个预定义的参数ΔT 算法实现 ...
聚类分析的研究主要以聚类算法为 主,聚类算法是有一种有效的图像分割算法,也是目前较常用的分割算法。由于 图像本身存在着模糊性和不确定性,而模糊理论可以很好地刻画这种特性,研究 者们将模糊理论引入到图像分割技术中,而引入模糊理论的模糊聚类算法为图像 分割提供了模糊处理能力,模糊C均值聚类算法是目前应用最广泛的...