【摘要】：針對(duì)很多基于模糊C均值(FCM)的圖像分割算法存在對(duì)噪聲敏感和分割輪廓不清晰等問(wèn)題,提出一種基于小波變換圖像融合算法和FCM聚類算法的MR醫(yī)學(xué)圖像分割算法。在圖像分割系統(tǒng)的第一階段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素間的空間信息;第二階段,利用小波圖像融合算法對(duì)得到的多分辨率圖像和原始圖像進(jìn)行融合,進(jìn)而增強(qiáng)被處理圖像的清晰度并降低噪聲;第三階段,利用改進(jìn)型FCM技術(shù)對(duì)所處理的圖像進(jìn)行分割。在BrainWeb數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有相關(guān)算法相比,提出的算法具有較高的分割精度,且對(duì)噪聲的魯棒性比較強(qiáng),處理時(shí)間也沒(méi)有明顯增加。
[Abstract]:In order to solve the problem that many image segmentation algorithms based on fuzzy C-means (FCM) are sensitive to noise and unclear in segmentation contour, a MR medical image segmentation algorithm based on wavelet transform image fusion algorithm and FCM clustering algorithm is proposed. In the first stage of the image segmentation system, the spatial information between pixels is preserved by using the multi-resolution property of Haar wavelet. In the second stage, the wavelet image fusion algorithm is used to fuse the multi-resolution image and the original image, so as to enhance the sharpness of the processed image and reduce the noise. In the third stage, the improved FCM technology is used to segment the processed image. Experiments on BrainWeb datasets show that the proposed algorithm has higher segmentation accuracy, stronger robustness to noise, and no significant increase in processing time compared with the existing related algorithms.
【作者單位】： 山西大學(xué)軟件學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(61603228);國(guó)家自然科學(xué)基金(61702315)資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2438174