Segmentering av molekylära bilder är en svår uppgift på grund av den låga signal-till-brus-förhållandet av bilder. En ny tvådimensionell fuzzy C-means (2DFCM) algoritm föreslås för den molekylära bildsegmenteringen. 2DFCM-algoritmen består av tre steg. Det första steget är bullerdämpning genom att använda en metod som kombinerar ett Gaussiskt bullerfilter och anisotropa diffusion tekniker. Det andra steget är texturenergikarakteriseringen med hjälp av en Gabor wavelet metod. Det tredje steget innebär att rumsliga begränsningar som anges i den denoiserande informationen och den texturala informationen införs i den tvådimensionella klungan. Inkorporering av intensitets- och textinformation gör det möjligt för 2DFCM-algoritmen att producera tillfredsställande segmenteringsresultat för bilder som är skadade av buller (ytterligare) och intensitetsvariationer. 2DFCM kan uppnå 0,96 ± 0,03 segmenteringsnoggrannhet för syntetiska bilder under olika bildförhållanden. Experimentella resultat på en verklig molekylär bild visar också den föreslagna algoritmens effektivitet.
En tvådimensionell fuzzy Cmeans (2DFCM) algoritm föreslogs av Jinhua Yu och Yuanyuan Wang REF för den molekylära bildsegmenteringen.
Molecular Image Segmentation Based on Improved Fuzzy Clustering
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}