基于动态步长的医学图像聚类分割研究

被引：1

作者：

谢从华 ^{[1
]}

陆虎 ^{[2
]}

薛万宇 ^{[2
]}

宋余庆 ^{[2
]}

机构：

[1] 常熟理工学院计算机科学与工程系

[2] 江苏大学计算机科学与通信工程学院

来源：

微电子学与计算机 | 2007年 / 04期

关键词：

密度聚类; 医学图像分割; 最优梯度; 爬山算法;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2007.04.020

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对当前基于聚类技术的医学图像分割存在的问题,提出并实现了基于密度聚类的医学图像分割方法DSLDC-MIS。该方法在DENCLUE数据组织和密度函数构造的基础上,采用最优梯度技术实现动态步长的爬山算法分割医学图像组织。实验结果表明,DSLDC-MIS能很好地实现医学图像分割,比DENCLUE有更高的时间效率,更好地控制了聚类数目,更高的一致性和对比度。

引用

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页数：3

共 4 条

[1] 基于改进的一对一支持向量机方法的多目标图像分割 [J].