基于模糊C均值图像抗噪分割方法的研究

摘要：

针对含有噪声且光线不均的医学图像，提出了一种基于模糊C均值聚类的图像分割算法。模糊C均值聚类算法描述简洁、易于实现、分割效果好，在图像分割应用领域得到了快速发展，但也存在着对噪声敏感的问题。考虑到提取的医学图像数据中必定包含噪声，因此通过修改目标模糊函数J(u, v)，在引入像素点邻域信息的基础上，对邻域信息加入了惩罚因子。弥补了传统模糊C均值聚类算法的不足，使该方法对含有噪声的医学图像更加有效。实验分析表明了算法的有效性和实用性。

关键词：模糊聚类、邻域像素、惩罚项、医学图像分割

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省科技发展计划资助项目2014GGX101037；济南市科技发展计划资助项目201401216

在线出版日期：2015-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：477-484