SLIC算法在脑部MRI图像的超像素分割中,通过整合纹理特征和改进的简单线性迭代聚类,生成了更均匀的超像素,提高了模糊边界和模糊区域的分割精度 。此外,SLIC超像素算法还可以将MRI图像分割成由相似度度量定义的区域集群,这些超像素图像可以提供一个紧凑且有意义的图像,对于计算要求高的应用非常重要 。关键词包括:SLIC算法,脑部MRI图像,超像素分割,纹理特征,简单线性迭代聚类,模糊边界,模糊区域,相似度度量,区域集群,紧凑,有意义的图像,计算要求高的应用。
SLIC算法在脑部MRI图像的超像素分割中,通过整合纹理特征和改进的简单线性迭代聚类,生成了更均匀的超像素,提高了模糊边界和模糊区域的分割精度 。此外,SLIC超像素算法还可以将MRI图像分割成由相似度度量定义的区域集群,这些超像素图像可以提供一个紧凑且有意义的图像,对于计算要求高的应用非常重要 。关键词包括:SLIC算法,脑部MRI图像,超像素分割,纹理特征,简单线性迭代聚类,模糊边界,模糊区域,相似度度量,区域集群,紧凑,有意义的图像,计算要求高的应用。