基于MF优化模型和改进的模糊聚类的混合分割算法。-研究论文

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文件名称：基于MF优化模型和改进的模糊聚类的混合分割算法。-研究论文
文件大小：428KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-20 14:17:36
Medical Image Segmentation (MIS) Kernel 在本文中，我们提出并提出了一种用于医学图像分割（MIS）的算法。 通过分析当前最新的相关算法，我们引入了基于多波段主动轮廓模型的极限函数，以使多层分割可用。 随着图像分割技术的发展，医学图像分割技术的发展也取得了很大的进步，因为没有发现普遍的，公认的效果理想的适合于医学图像分割方法，几乎​​存在各种分割方法在该领域的应用。图像分割的概念。 此外，为了达到对噪声的鲁棒性和避免对结果产生不良影响的优化目标，我们采用核方法和新的初始化曲线。 该模型具有低噪声鲁棒性，并且难以实现模型算法。 集成分割技术是指使用两种或两种以上的技术，结合自身的优势，因此它们可以在准确性或效率上来作为鲁棒性和有效性的一个方面，我们的方法优于现有的医学图像分割算法。 实验分析证明了我们方法的成功。