10.16208/j.issn1000-7024.2017.03.021
结合非局部信息的模糊聚类脑MR图像分割
为降低噪声以及偏移场的影响,提出一种基于非局部空间信息的FCM模型.引入非局部信息,克服传统的空间信息仅依赖邻域灰度信息,导致精度不高的缺点,使其在降低噪声影响的同时保持细长拓扑结构区域信息;利用多元高斯分布模型对图像灰度分布进行拟合,构造距离函数,降低传统欧式距离导致鲁棒性不足的影响;利用基函数的线性组合对偏移场进行拟合,将偏移场参数化并耦合到FCM框架下,降低灰度不均匀对分割的影响.实验结果表明,该模型可以得到更精确的分割结果.
模糊C均值、非局部信息、高斯分布、基函数、噪声、偏移场
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
江苏省自然科学基金项目BY2014007-04
2017-04-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
671-676