ПРОСТОРОВА НЕЧІТКА КЛАСТЕРІЗАЦІЯ В ЗАДАННІ СЕГМЕНТАЦІЇ НАПІВТОНОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Автор(и)

  • Л. Ахметшина
  • В. Моторя
  • С. Митрофанов

Ключові слова:

цифрове слабоконтрастне зображення, функція належності, сегментація, кластеризація, нечітка логіка, просторова інформація

Анотація

Досліджено інформаційні можливості методу сегментації напівтонових слабоконтрастних зображень на основі результату нечіткої кластеризації з урахуванням просторової інформації під час адаптивної оптимізації. Просторова складова враховується за рахунок агрегування функції належності в околі кожного пікселя. Її облік забезпечує підвищення стійкості до шуму та більшої однорідності об'єктів інтересу при сегментації. Представлені експериментальні результати на прикладі обробки модельного та реального медичного зображень.

Посилання

1. Rutkovskiy L. Metody i tekhnologii iskusstvennogo intellekta // Rutkovskiy L. / M.: Telekom, - 2010. 600 s.
2. Pham D.L. Current methods in medical image segmentation/D.L. Pham, C. Xu, J.L. Prince // Annual Review of Biomedical Engineering. -2000. – Vol. 41. - р. 315–337.
3. Yegorov A. Optimizatsiya yarkosti izobrazheniy na osnove neyro-fazzi tekhnologiy /A. Yegorov, L. Akhmetshina Monografiya. − Izd. Lambert. − 2015. − 139 c.
4. Bing Nan Li. Integrating spatial fuzzy clustering with level set methods for automated medical image segmentation/Bing Nan Li, Chee Kong Chui, Stephen Chang, S.H. Ong//Computers in Biology and Medicine --2011. – Vol. 41. -р. 1–10.
Keh-Shih Chuang. Fuzzy c-means clustering with spatial information for image segmentation / Keh-Shih Chuang, Hong-Long Tzeng, Sharon Chen, Jay Wu, Tzong-Jer Chen//Computerized Medical Imaging and Graphics. – 2006. – Vol. -р. 9–15.

Завантаження

Опубліковано

2019-01-01