几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

• 作者: 南丽丽 邓小英
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像分割 软集合理论 质心计算 粗糙区域 模糊C-均值 隶属度约束
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3516-3520
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0428

摘要

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值(RFCM)相结合的医学图像聚类分割算法.首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中.为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心.最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分.在Allen Brain Arias等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccard系数和分割精度(SA)都优于几种对比算法.实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南丽丽	运城学院计算机科学与技术系	29	48	5.0	6.0
2	邓小英	北京理工大学信息与电子学院	5	20	3.0	4.0