基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

• 作者: 李丽华 陈俊熹 陈灵娜
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 灰度不均匀 模糊聚类 Chan-Vese模型
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 化学与化工工程?生物工程
• 页码范围: 108-113,128
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 3308字
• 语种: 中文

摘要

针对CT医学图像灰度不均匀的特点，研究了基于改进的模糊聚类和Chan-Vese模型的图像分割。该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型，通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化。基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用，并且局部区域信息提高了分割质量。分割模型还考虑了分割效果和计算效率，降低了算法的时间复杂度，提高了算法的执行效率，从而提高了灰度不均匀图像分割的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽华	南华大学计算机科学与技术学院	9	20	2.0	4.0
2	陈灵娜	南华大学计算机科学与技术学院	16	75	5.0	7.0
3	陈俊熹		7	25	3.0	4.0