结合空间信息的FCM脑图像分割

摘要：

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题,提出一种结合空间信息的FCM改进算法.该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数,并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新,控制邻域像素对中心像素的不同影响;该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割.对MRI脑图像分割的实验结果表明FCM改进算法简单有效,具有较强的抗噪能力,能取得较好的图像分割结果.

关键词：图像分割、FCM、空间信息、邻域加权系数

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：235-239