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| 一种各向异性虚拟人脑图像分割模型 | |
| 作者姓名： | 王顺凤 罗春燕 |
| 作者单位： | １ 南京信息工程大学滨江学院，２ 南京信息工程大学数理学院 |
| 基金项目： | 江苏省教育厅“青蓝工程”项目（２００６）；国家自然科学基金（６０９７３１５７ |
| 摘 要： | 虚拟人脑部组织脑的提取已经成为虚拟人脑数据分析的一个重要环节，但由于图像噪声、下层数据等因素的影响，传统方法得不到较好结果．首先利用ＲＧＢ，ＨＳＬ，ＨＳＶ空间信息构造新的信息场，该信息场可以降低下层数据的影响；再利用结构张量信息构造各向异性Ｇｉｂｂｓ场，降低噪声的影响；利用各向异性Ｇｉｂｂｓ场改进的ＦＣＭ模型对图像进行分割，以降低颜色强度不均匀现象导致的误差．实验表明，该方法可以得到较好的分割结果． |
| 关 键 词： | 模糊Ｃ均值模型；结构张量；各向异性；图像分割 |
| 收稿时间： | 2010-01-23 |
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