KFCM论文：KFCMMRI腐蚀膨胀开运算图像分割Word格式.docx

1、在人工智能领域中,计算机视觉关注开发和分析图像内容的算法,在图像分析与处理过程中,图像分割是研究的一个热点和难点问题。虽然图像分割方法很多,但是不存在一种普遍使用的最优方法,有时将多种分割算法有机结合起来,得到更好的分割效果。为了提取磁共振脑图像（MRI）中的脑白质,本文首先利用核模糊C 均值聚类算法（KFCM）对类内分布呈团聚状且无干扰信息的第一种 MRI 脑图像进行分割,通过仿真实验,KFCM 算法中的参数 m=3 时取得较好分割效果,其次讨论了参数m 选取过大,会导致分割效果不理想,且m 的值过大,利用KFCM 算法进行图像分割的时间会越长。其次,由于图像亮度不均或成像个体本身有亮度变化

2、等影响,利用 KFCM 算法对 MRI 脑图像分割时,会导致误分, 以至于不能很好提取MRI 脑图像中的脑白质。于是,本文将KFCM 算法、灰度阈值法和灰质开运算三种算法有效结合起来,首先利用 KFCM 分割算法提取含有脑白质的某一类别图像,再利用灰度阈值算法选取适当阈值进行分割（根据这一类图像灰度直. 【 英 文 摘 要 】 With the development of digital image processing technology and application requirements, it does not require the output is a complete

3、image, but after pretreatment of the image, and then extracted through the segmentation and description of the characteristics of effective, then to be judged categories. In artificial intelligence, computer vision focused on developing and analyzing algorithm for image content. In the image analysi

4、s and processing, image segmentation is a hot and difficult research problem. 【关键词】KFCM MRI 腐蚀 膨胀 开运算 图像分割【采买全文】 1.3.9.9.38.8 4.8 1.3.8.1.13.7.2.1同时提供论文写作定制和论文发表服务.保过包发. 【说明】本文仅为中国学术文献总库合作提供，无涉版权。作者如有异议请与总库或学校联系。【英文关键词】Kernel fuzzy C means clustering algorithm Magnetic resonance image Erode Dilate O

5、pen operation Image segmentation 【目录】基于 KFCM 和灰度阈值及灰质开运算对医学图像分割的研究摘要 4-5ABSTRACT 51 绪论 9-121.1 图像分割的意义和发展方向 91.2 医学图像分割研究现状、意义及评价方法9-111.3 本文的主要工作 11-122 聚类理论和图像分割理论12-212.1 聚类分析基础知识 12-152.1.1 距离准则12-132.1.2 类定义与类间距离 13-142.1.3 聚类准则函数14-152.1.4 模式与类核的距离准则函数 152.2 数字图像分割基础理论 15-182.2.1 图像分割定义 162.2.

6、2 灰度直方图基础知识 16-18 2.3 数学形态学基础理论知识 18-21 3 模糊聚类理论与方法和核函数基础知识 21-30 3.1 模糊集合基础21-22 3.2 硬C 均值聚类算法（HCM） 22-23 3.3 模糊 C 均值聚类算法（FCM） 23-25 3.4 仿真实验 25-26 3.5 函数概念26-30 4 本文算法知识与仿真实验 30-41 4.1 KFCM 算法简介30 4.2 核模糊C 均值聚类算法 30-32 4.3 灰度直方图阈值分割 32-33 4.4 灰度形态学 33 4.5 本文算法设计与仿真实验结果 33-41 5 结论与展望 41-42 5.1 论文总结 41 5.2 问题与展望 41-42 参考文献 42-45 附录 A 45-46 附录B 46-56致谢 56