基于分步信息融合的CT图像自动分类方法研究
本文基于颅脑CT的复杂性，探讨直方图、纹理及像素近邻等信息的分步融合技术.研究利用直方图信息进行多阈值自动获取、基于局部均衡化和膨胀化的非线性灰度坐标变换的算法.对存在于两类组织灰度交叉区域的像素点，提出了一种用模糊隶属函数及像素近邻判别函数构造特征向量进行像素点归类的算法.并利用信息融合技术对颅脑CT图像进行自动分类，使用IDL语言编程实验，取得较好效果。
信息融合 CT图像 自动分类 颅脑CT 直方图
卢佩 陈宁 刘全玺
天津科技大学电子信息与自动化学院,天津,300222
国内会议
秦皇岛·北戴河
中文
597-600
2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）