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基于改进K-means算法的彩色超声图像分割

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摘要医学中的彩色超声图像受成像机理的影响,会出现对比度不高、边缘不清晰的现象。传统的图像分割方法存在处理结果准确率低、部分目标丢失等问题。文章针对图像分割中广泛应用的K-means算法依赖初始聚类中心和搜索易收敛于局部最优等不足,在基本粒子群算法中加入惯性权重来提高收敛性能,并用该算法确定初始聚类中心,解决K-means的缺陷,然后将改进算法应用于L＊a＊b颜色空间的彩色超声心脏图像分割中。实验显示,改进方法改善了聚类结果的准确率和稳定性,且聚类时间也短,对色彩度低的超声图像可取得很好的分割效果。

DOI rj8zzeokj0/1730382

作者郑晓霞;赵青杉;陈文杰

机构地区不详

出处《忻州师范学院学报》 2017年2期

关键词彩色超声图像粒子群优化算法惯性权重 K-MEANS

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2017年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

忻州师范学院学报

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彩色超声图像粒子群优化算法惯性权重 K-MEANS

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