基于WFCM算法在MRI图像分割中的应用

• 作者: 苗加庆 韩红伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像分割 PDE降噪 聚类有效性 样本加权 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TN964-34
• 语种: 中文

摘要

模糊C均值聚类（FCM）算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类（WFCM）算法是FCM算法的改进，该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法，对噪声都相对敏感，而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法，首先通过偏微分方程（PDE）降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理；其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目，对WFCM算法进行改进；最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明，该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩红伟	成都理工大学工程技术学院	9	10	2.0	2.0
2	苗加庆	成都理工大学工程技术学院	9	13	3.0	3.0