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基于W2DPCA-FCM的近红外显微图像分割 被引量:5
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作者 杨秀坤 钟明亮 +1 位作者 景晓军 岳新启 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期73-78,共6页
特征提取与聚类分析相结合的图像分割方法可以用于近红外显微图像化学信息的快速提取。针对基于主成分分析(PCA)的特征提取运算较为复杂的缺点,提出了一种加权二维主成分分析(W2DPCA)光谱特征提取方法,与模糊C均值(FCM)算法相结合用于... 特征提取与聚类分析相结合的图像分割方法可以用于近红外显微图像化学信息的快速提取。针对基于主成分分析(PCA)的特征提取运算较为复杂的缺点,提出了一种加权二维主成分分析(W2DPCA)光谱特征提取方法,与模糊C均值(FCM)算法相结合用于近红外显微图像化学分布信息提取。通过片剂的近红外显微图像的仿真实验,验证了W2DPCA-FCM方法的可行性和有效性。实验结果表明,W2DPCA-FCM方法可以减少计算时间、提高聚类精度,是一种有效的红外显微图像分析方法。 展开更多
关键词 成像系统 近红外显微成像 加权二维主成分分析 模糊C均值 图像分割
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