基于同质片FCM的脑磁共振图像分割

摘要

本文提出了一种基于同质片的模糊c均值聚类(FCM)算法，并应用于脑磁共振图像的分割。现有的具有抗噪性的各种改进FCM算法主要通过引入额外的空间邻域约束项达到抗噪的目的。本文直接将FCM应用于图像片空间，从而避免了由于引入额外的空间邻域约束项而带来的控制变量设置问题。同时为了减弱空间邻域对图像边缘的模糊，采用了基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(LPA-ICI)构造自适应形状同质片。脑磁共振图像的分割结果表明：本文方法要优于现有的结合空间邻域信息的改进FCM方法，但在细节处理方面仍需进一步提高。