基于K均值聚类的图割医学图像分割算法

摘要：

图割是一种同时基于区域和边界的交互式图像分割算法.传统的基于高斯混合模型的图割具有时间慢和描述组织中灰度分布不准确的缺点.为此,提出一种基于K均值聚类的图割算法.通过用改进的图割来分割仿体的和真实的脑部核磁共振图像,显示出该方法的有效性.该方法不但能提高图割在分割时的速度,在有噪音和灰度不均匀的图像上也能在较短的时间内得到更准确且鲁棒的结果.

关键词：图像分割、图割、K均值聚类、脑部核磁共振图像

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60621001;中国科学院知识创新工程重要方向基金资助项目"计算机辅助肝脏手术前风险定量分析预测及术后功能评估系统"KSCX2-YW-R-262

在线出版日期：2011-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：232-234