基于Matlab实现C-均值聚类分割彩色免疫组化图像
【摘要】:C-均值聚类算法(CMA)是根据一定的相似性准则将图像分成C类。对彩色免疫组化图像直接运用CMA在红绿蓝(RGB)三色空间进行聚类分割,不仅运算量大,且存在过度分割的问题。本文针对图像特点,对CMA进行改进之后将其运用到彩色图像分割中,取得了较满意的效果。整个算法用Matlab实现,本文给出了Matlab的代码。
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孔宪炳,梁力建,黄洁夫;肝细胞癌凋亡、p21和PCNA表达与临床预后关系的研究[J];癌症;1999年04期 |
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孔宪炳,梁力建,黄洁夫,林汉良;肝癌及癌旁组织p21蛋白表达与其病理学指征的相关性[J];癌症;2000年11期 |
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郭德玉,陈意生,卞修武,史景泉,陈自强;去甲二氢愈创木酸诱导体外恶性胶质瘤细胞凋亡的研究[J];癌症;2001年11期 |
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黄湛,曾宗渊,官梅,夏良平;诱导型一氧化氮合酶和碱性成纤维细胞生长因子在声门上喉鳞癌中的表达及意义[J];癌症;2002年09期 |
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范应方,黄宗海,聂晶;TNP-470联合5-FU抑制结肠癌生长的实验研究[J];癌症;2002年12期 |
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黄湛,曾宗渊,彭汉伟,夏良平,侯景辉;声门上喉鳞癌组织中诱导型一氧化氮合酶和碱性成纤维细胞生长因子表达与预后的关系[J];癌症;2003年09期 |
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李素云;李建生;王湘雨;刘宝君;;毒素清颗粒对内毒素肺损伤兔小肠炎性因子表达的影响[J];中华中医药杂志;2009年01期 |
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