基于FCM的磁共振图像分割算法的改进

摘要：

为准确分割脑磁共振图像以帮助医护工作者进行诊断,提出一种改进的模糊C均值聚类与自适应非局部均值相结合的分割算法.算法对MR图像进行自适应NLM降噪处理,估计噪声图像方差,根据估计的方差为MR图像自适应地选择最佳搜素窗口大小;结合邻域像素的局部空间信息,在隶属度函数中引入条件空间变量;使用改进的条件空间FCM算法对降噪后的图像进行分割.实验结果表明,该算法在高噪声下仍能保持较高的分割精度,相比于传统算法具有更高的技术价值和应用前景.

关键词：磁共振图像、模糊C均值聚类、条件空间FCM、自适应非局部均值、图像分割

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(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;上海市高校特聘教授东方学者岗位计划资助

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32