基于改进的FCM的人脑MR图像分割

• 作者: 孟祥瑞 张建伟 朱泉同 陈允杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊C均值算法 初始聚类中心 Gibbs随机场
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 图象处理与应用
• 页码范围: 235-238
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.12.082

摘要

传统模糊C均值广泛应用于图像分割,它是一种经典的模糊聚类分析方法,但是FCM算法对于初始值的选择都是采取随机的方法,强烈依赖于初始值的选择,收敛结果容易陷入局部最小值,并且FCM并没有考虑图像的空间信息,因而对噪声十分敏感.提出改进的FCM方法,采用新的方法确定初始值的选择,然后考虑空间信息,利用Gibbs随机场的性质引入先验邻域约束信息,重新确定像素的模糊隶属度值,同时再进一步地调整距离矩阵.通过实验可以表明,此改进的方法具有很好的分割效果,同时对噪声具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟祥瑞	南京信息工程大学数理学院	8	7	1.0	2.0
2	朱泉同	南京信息工程大学数理学院	2	12	2.0	2.0