改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

摘要：

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数; 优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间.该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果.

关键词：图像识别、模糊C-均值、磁共振成像(MRI)、图像分割

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：面向21世纪教育振兴行动计划985计划091202202

在线出版日期：2004-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：157-159