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J-GLOBAL ID：201802222972053007   整理番号：18A0655634

クラスタリングと改良型レベル集合に基づく画像セグメンテーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image Segmentation Algorithm Based on Clustering and Improved Double Level Set

著者 (3件)： Zhang Hui (揚州大学信息工程学院 揚州225127) ,  Zhu Jiaming (揚州大学信息工程学院 揚州225127) ,  Tang Wenjie (揚州大学信息工程学院 揚州225127)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： z1  ページ： 198-201  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医用画像における通常のノイズと多目的問題のために,従来のレベル集合は,画像における複数のターゲットを完全に分割することができないので,抑制型ファジィクラスタリングアルゴリズムに基づく改良二重レベル集合モデルを提案した。まず第一に,クラスタ化アルゴリズムを用いて医用画像を前分割し,標準化相互情報量基準(NMI)を用いてクラスタ化が満足できるかどうかを判断し,次に改良型クラスタリングアルゴリズムを改良し,ペナルティ項を増加させることにより二次セグメンテーションを行った。実験結果は,提案した方法がノイズとアルゴリズムの感度を減少させることができることを示し,レベル集合は再計算を必要とせず,計算量と反復数を大幅に減少させ,このモデルは雑音のある多目的医用画像を完全に分割でき,期待されるセグメンテーション効果を得ることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  雑音 ,  *セグメンテーション ,  *画像 ,  ペナルティ ,  相互情報量 ,  *アルゴリズム ,  医用画像 ,  *クラスタ化 ,  標準化
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  *画像セグメンテーション ,  *レベルセット法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Medical image segmentation ,  Clustering ,  NMI ,  Double level set

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  レベル集合 ,  画像セグメンテーション ,  アルゴリズム