一种基于水平集和模糊聚类的医学图像分割算法

摘要

本发明公开了一种基于水平集和模糊聚类的医学图像分割算法，为了实现水平集初始轮廓自动化：以水平集模型为主体，引入模糊聚类算法，实现两者的结合。利用模糊聚类得到水平集分割的控制参数，以实现初始轮廓自动化，减少人工干预的影响。对待分割的噪声图像进行处理过程中，我们希望得到更均匀的分割段，并且能获取精确的区域边界：传统的模糊聚类方法采取去噪技术进行预处理，以减小噪声的影响，获得更加均匀的分割结果，但是这种先去噪再分割的方法会有边界信息损失的问题。针对这种情况，我们通过改进模糊聚类算法，以保留边缘信息，同时抑制噪声的影响由于引导滤波器可以利用图像本身和引导图的空间信息来改变像素值。