基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法
Segmentation of Medical Ultrasound Images Based on Superpixel and Fuzzy Clustering Method作者机构：武汉大学物理科学与技术学院武汉430072
出 版 物：《半导体光电》 (Semiconductor Optoelectronics)
年 卷 期：2016年第37卷第1期
页 面：146-150页
主 题：图像分割 医学超声图像 超像素 模糊C均值(FCM)聚类
摘 要：图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割。和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果。
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