【摘要】：針對很多基于模糊C均值(FCM)的圖像分割算法存在對噪聲敏感和分割輪廓不清晰等問題,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得到的多分辨率圖像和原始圖像進行融合,進而增強被處理圖像的清晰度并降低噪聲;第三階段,利用改進型FCM技術(shù)對所處理的圖像進行分割。在BrainWeb數(shù)據(jù)集上進行實驗,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,且對噪聲的魯棒性比較強,處理時間也沒有明顯增加。
[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】： 山西大學軟件學院;西北工業(yè)大學自動化學院;北京交通大學計算機與信息技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目(61603228);國家自然科學基金(61702315)資助
【分類號】：TP391.41

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