Forskningen inom bildbehandling har fått mycket fart under de senaste två decennierna. Nu-om-dag bildbehandling tekniker har hittat sin väg in i datorseende, bildkomprimering, bildsäkerhet, medicinsk bildbehandling med mera. Denna uppsats presenterar en forskning om mammografi bilder med hjälp av våget omvandling och K - betyder kluster för cancer tumör massa segmentering. Det första steget är att utföra bildsegmentering. Det gör det möjligt att skilja massor och mikroförkalkningar från bakgrundsvävnad. I denna pappersvågsomvandling och K-means klusteralgoritm har använts för intensitetsbaserad segmentering. Den föreslagna algoritmen är robust mot buller. I detta fall, diskret wavelettransform (DWT) används för att extrahera hög nivå detaljer från MRT-bilder. Den bearbetade bilden läggs till den ursprungliga bilden för att få den slipade bilden. Sedan K-means algoritm appliceras på den slipade bilden där tumörregionen kan lokaliseras med hjälp av tröskelmetoden. Detta papper validerar algoritmen genom att detektera tumörregionen från en MRI-bild av mammografi. Kombinationen av buller-robust typ av tillämpade processer och den enkla K-means algoritm ger bättre resultat. Bildbehandling
Dalmiya m.fl. införde en segmenteringsmetod för mammogram med hjälp av våget och k-means klustring REF.
Application of Wavelet based K-means Algorithm in Mammogram Segmentation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}