A robust FCM algorithm for image segmentation based on spatial information and Total Variation
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 703
نسخه کامل Paper در کنفرانس ارائه نشده است و در دسترس نیست.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP09_073
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395
Abstract:
Image segmentation with clustering approach is widely used in biomedical application. Fuzzy c-means (FCM) clustering is able to preserve the information between tissues in image, but not taking spatial information into account, makes segmentation results of the standard FCM sensitive to noise. To overcome the above shortcoming, a modified FCM algorithm for MRI brain image segmentation is presented in this paper. The algorithm is realized by incorporating the spatial neighborhood information into the standard FCM algorithm and modifying the membership weighting of each cluster by smoothing it by Total Variation (TV) denoising. The proposed algorithm is evaluated with accuracy index in performing it on artificial synthesized images, and the results show the superior accuracy compared tosome other state of the art FCM-based segmentation methods
Keywords:
Authors
Hassan Akbari
Biomedical Signal and Image Processing Laboratory (BiSIPL) Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Hamed Mohebbi Kalkhoran
Biomedical Signal and Image Processing Laboratory (BiSIPL)Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Emad Fatemizadeh
Biomedical Signal and Image Processing Laboratory (BiSIPL)Sharif University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :