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醫(yī)學病理切片圖像中真皮區(qū)域分割算法研究指導(dǎo)教師：毛力姓名：董文欣專

業(yè)：通信工程畢業(yè)設(shè)計（論文）的主要內(nèi)容（含主要技術(shù)參數(shù)）1.了解醫(yī)學病理切片圖像中真皮區(qū)域分割研究背景，研究意義，國內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究進展；2.熟悉MATLAB編譯環(huán)境，能使用MATLAB編程語言對核心算法進行仿真；3.理解Kmeans和LDA分類算法的原理，掌握醫(yī)學病理切片圖像中真皮區(qū)域分割的實現(xiàn)流程，研究并實現(xiàn)基于Kmeans算法和基于LDA算法的醫(yī)學病理切片圖像中真皮區(qū)域分割算法，通過仿真實驗結(jié)果比較兩種分類算法的優(yōu)缺點；4.總結(jié)全文，提出分割算法改進的方向，并對下一步工作做出展望。目錄一、研究背景及意義二、醫(yī)學圖像分割方法簡介三、KMEANS算法實現(xiàn)四、LDA算法實現(xiàn)五、算法評估六、主要參考文獻典型的圖像分割方法典型的圖像分割方法有閾值法，邊緣檢測法，區(qū)域法。

閾值分割閾值分割

閾值法的過程是決定一個灰度值，用以區(qū)分不同的類，這個灰度值就叫做“閾值”，把灰度值大于閾值的所有像素歸為一類，小于闞值的所有像素歸為另一類。閾值分割步驟閾值分割方法聚類法KMEANS聚類算法最大熵法最小誤差閾值選擇法確定需要的分割閾值閾值與像素值比較劃分像素KMeans算法K-means算法

是聚類算法中的一種常用算法,在模式識別和聚類中經(jīng)常被使用,屬于無監(jiān)督分類的一個分支.其主要目的是對具有相同數(shù)據(jù)類型的樣本數(shù)據(jù)按距離最短規(guī)則進行集合的劃分,最終獲取各等價類?；舅枷胧牵阂钥臻g中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果。K-means算法的主要思想是基于使聚類性能指標最小化

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