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出处
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| 1 | 结合边缘局部信息的FCM抗噪图像分割算法显示文摘针对传统FCM图像分割算法没有充分利用像素点的邻域关系与局部信息,导致算法对噪声敏感,不能准确地分割出弱边缘区域的问题,提出一种结合图像全局信息与边缘局部信息的分割算法.首先引入局部窗口变异系数和邻域灰度相似性2个概念重新设计模糊因子,使其能够更精确地衡量邻域点对中心点的影响程度,降低噪声对分割的影响;然后在分割结果的边缘上选取局部窗口,将边缘局部信息融入分割过程;最后在选取窗口中再分割,等同于在边缘处增加多个更符合局部信息的聚类中心来纠正被错误分类的像素点.实验结果表明,该算法能够有效地消除噪声对分割的影响,同时保留更多图像细节信息. | 夏菁 张彩明 张小峰 李雪梅 | 2014 | 计算机辅助设计与图形学学报2014，26，12： | 14 |
| 2 | 结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法显示文摘针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。 | 韩明 刘教民 孟军英 王震洲 王敬涛 | 2015 | 电子与信息学报2015，37，9： | 13 |
| 3 | 自适应细菌觅食的FCM聚类优化算法研究显示文摘在初始化FCM聚类算法时,聚类类别数需要手动去设置,并随机初始聚类中心,导致此算法极其容易陷入局部最优值。通过利用改进的细菌觅食算法,进行FCM算法的聚类中心的初始化,解决FCM算法对初始聚类中心敏感的问题;通过一些有效性的指标,对FCM算法和优化FCM算法进行评估,指标说明了优化FCM算法更好。在仿真实验中,将优化FCM算法和标准FCM算法用到多类图像分割中,进行了图像分割的准确性和实时性的比较,且验证了所述的优化算法的实时性。 | 刘志鹏 胡亚琦 张卫卫 | 2020 | 现代电子技术2020，43，6： | 4 |
| 4 | 模糊C均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割显示文摘针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题,提出采用模糊C均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割出多相结果的方法。该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率。实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地分割效率。 | 宋琳 高满屯 王三民 王淑侠 | 2015 | 图学学报2015，36，4： | 1 |
| 5 | 海量医学图像下的病理结果推定数学模型仿真显示文摘依据海量医学图像特征,对现有图像的病理结果进行推定时,由于海量医学图像数据量大,特征之间的关联性及其复杂,传统的算法进行病理结果推定,需要建立较为复杂的关联规则,造成推定计算效率较低,错误率较高。提出以大数据分析为基础的隐马尔科夫医学图像识别与病理结果推定方法。针对待测医学图像,采用双边滤波方法进行去噪处理,在去除图像数据噪声的同时,有效地保留了图像关键边缘的完整性,对边缘特征进行奇异值分解量化,减少不必要冗余特征干扰,根据隐马尔科夫原理计算图像的最大似然值,降低海量医学图像数据的病理结果推定的复杂程度。实验结果表明,利用改进算法进行基于海量医学图像数据的病理结果推定,能够提高计算效率与病理结果推定的准确性,提高推定效率。 | 袁晶 龚歆 | 2015 | 计算机仿真2015，32，9： | 1 |
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