杨勇
- 作品数：3 被引量：40H指数：3
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法被引量：26
- 2005年
- 模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。
- 杨勇郑崇勋林盘潘晨顾建文
- 关键词：聚类图像分割鲁棒性
- 用于彩色图像分割的支持向量机的快速训练被引量：7
- 2005年
- 为了加快用于图像分割的支持向量机算法的训练速度,本文提出主动选择样本简化训练集的新方法。该方法根据像素在颜色空间的统计特性构建可分的训练集,并采用均匀抽样策略大大缩减训练集规模而不降低分类正确率,使得支持向量机可以实时训练,并为参数调整带来便利。由此发展了一种非监督算法与支持向量机相结合的自动图像分割方法。通过支持向量机在线训练,新方法可以获得较高的分割精度,有较好的鲁棒性,现已应用于彩色血细胞图像分割。
- 潘晨闫相国郑崇勋杨勇
- 关键词：彩色图像分割支持向量机
- 一种鲁棒的人脑组织核磁共振图像分割算法研究被引量：7
- 2005年
- 自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题。该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成。首先,采用基于水平集的方法将MR 图像中非脑组织剔除,从脑图像中提取大脑组织结构。然后,对MR脑结构图像进行灰度不均匀性校正。最后,该算法采用最大后验分类器可以将人脑组织分为脑白质、脑灰质、脑髓液。在实验中对大量的MR脑图像数据应用该分割算法。实验结果充分证明该方法的有效性。这种分割算法适用于人脑核磁图像分析的各种实际临床应用。
- 林盘郑崇勋杨勇阎相国顾建文
- 关键词：核磁共振成像水平集马尔可夫随机场
