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基于小波变换的医学图像分割系统的研究.doc
图像分割是图像处理中一项重要的技术,其目的是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。其结果为图像分析和理解提供依据。图像分割是一个经典问题,从发展至今仍没有找到一个通用的方法。本文通过对医学图像
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基于自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统.pdf
传统的聚类分割算法必须预先设定好分割数目,对于色彩丰富、背景复杂的 图像易造成聚类重叠,引起像素错误分类,且在图像处理中效率普遍偏低。而聚 类数目与中心直接影响最终的分割质量,因此自适应的找到合适的聚类数目与中 心对彩色图像聚类分割具有重要意义和工程应用价值。 本文提出一种基于两层结构的彩色图像聚类系统,该系统能够自动判定颜色 数目和聚类中心。第一层结构使用自组织特征映射神经网络(SOFM)将像素映射到 二维的平面上。针对传统SOFM易产生色彩的映射畸变,根据彩色图像自身不同的 复杂度自动选择不等边距的映射网络。第二层结构处理前一层的结果,使用模糊C 均值法按图像分割的数目(2至kmax)进行聚类,Xie-Beni指数的最低值为图像最佳 的分割数目,聚类簇的中心由Gath-Geva算法进行调整。最后利用距离竞争取胜的 原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割。 对不同复杂度的彩色图像进行聚类分割的实验结果表明,该方法比传统的 SOFM、K-Mean、GK和GNG方法聚类分割的效果更好,具有神经网络与模糊 聚类算法两者的优点。
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模型训练方法、图像分割方法以及图像分割系统.pdf
模型训练方法、图像分割方法以及图像分割系统模型训练方法、图像分割方法以及图像分割系统模型训练方法、图像分割方法以及图像分割系统

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