基于边缘竞争模糊水平集的脑部磁共振图像自动分割

• 作者: 赵雯典 邓振生
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 水平集演化 模糊聚类 边缘竞争 自动分割 脑部磁共振图像
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 2683-2685,2697
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 3685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2683

摘要

针对脑部磁共振(MR)图像分割时容易出现的受噪声影响大和边缘定位模糊问题,提出一种以基于核函数的增强模糊C均值(RFCMK)算法结果为先验知识的边缘竞争水平集自动分割方法.首先采用RFCMK算法对图像进行预分割；然后对预分割后的各子类图像进行阈值化处理,并将其边缘作为水平集演化的初始轮廓；最后采用引入竞争机制的边缘指示器对各部分边缘进行演化.该方法对模拟图像不同层切面的分割实验表明,基于面积和基于边缘的评估统计值范围分别为[0.91,0.95]和[0.05,0.22].对噪声图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制噪声对分割结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓振生	中南大学地球科学与信息物理学院	27	151	7.0	11.0