基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

Windows下视频采集程序的设计

详细介绍了在Windows下如何利用VC 6.0所提供的Video for WindowsSDK软件包中AVICap窗口类的主要函数和宏来完成实时视频采集，并给出了一个视频采集类的设计，取得了较好效果。     

Delphi实现Internet上屏幕广播

详细论述了用Delphi实现Internet上屏幕广播的原理,并展示了程序实现的主要部分,该软件经过严格调试,并在实践中得到了验证,系统稳定,性能良好。     

一种鲁棒的人脑组织核磁共振图像分割算法研究

自动的人脑核磁共振(MR)图像分割是许多医学图像应用的关键问题.该文提出了一种有效的自动脑核磁共振图像的分割方法框架体系,脑MR分割框架体系由3个处理步骤构成.首先,采用基于水平集的方法将MR图像中非脑组织剔除,从脑图像中提取大脑组织结构.然后,对MR脑结构图像进行灰度不均匀性校正.最后,该算法采用最大后验分类器可以将人脑组织分为脑白质、脑灰质、脑髓液.在实验中对大量的MR脑图像数据应用该分割算法.实验结果充分证明该方法的有效性.这种分割算法适用于人脑核磁图像分析的各种实际临床应用.