基于改进高斯混合模型的MR图像分割

• 作者: 陈亮 陈允杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核磁共振成像 图像分割 高斯混合模型 偏移场 区域信息
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 242-244,248
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.17.065

摘要

传统高斯混合模型分割核磁共振图像时严重依赖初值,且易受图像中偏移场与噪声的影响.为此,提出一种基于片信息的改进高斯混合模型.采用模糊C均值聚类方法优化初始值,以减小初值对分割结果的影响,加快算法的收敛速度.使用Legendre多项式对偏移场进行拟合,并融入EM框架中,得到光滑的偏移场.利用邻域信息降低噪声的影响,使模型在降低噪声影响的同时,保留细长拓扑结构信息.实验结果表明,该模型能恢复出偏移场,分割结果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈允杰	南京信息工程大学数学与统计学院	56	430	12.0	16.0
2	陈亮	南京信息工程大学数学与统计学院	26	81	4.0	8.0