基于证据理论的脑部图像分割算法

摘要：

针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法.利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割.实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好.

关键词：马尔可夫随机场、二维直方图、Dempster-Shafer证据理论、基本概率赋值、融合分割

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：云南省自然科学基金资助项目"人脑多源医学影像的融合分割及定量分析"2005F0025M

在线出版日期：2011-10-26（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：205-207