结合FCM和RSF模型的医学图像分割方法

• 作者: 潘正勇 郑伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 活动轮廓模型 FCM聚类 RSF模型
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 198-200,204
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.02.053

摘要

针对现有活动轮廓模型初始化敏感的缺点，提出一种新的基于区域的活动轮廓模型。该模型采用模糊c 均值聚类（FCM）算法对图像进行预分割，将预分割结果二值化为种子标记矩阵，作为下一步水平集演化的初始轮廓，解决了初始化敏感问题；引用RSF（Region-Scalable Fitting）模型的局部区域项作为能量项，提高了分割灰度分布不均匀图像能力；使用高斯滤波方法正则化水平集函数，避免了重新初始化过程，提高了分割效率。实验结果表明：该模型避免了初始化，具有分割结果精确、分割效率高的特点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑伟	河北大学电子信息工程学院	34	210	9.0	13.0
2	潘正勇	河北大学电子信息工程学院	5	38	4.0	5.0