發(fā)布時(shí)間：2023-10-08 19:29

　　針對邊界模糊和對比度低的口腔CT圖像中牙齒目標(biāo)區(qū)域提取難的問題,提出了一種基于高斯混合模型與K-均值的改進(jìn)聚類分割算法.該算法首先通過各向異性濾波對圖像預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)去噪平滑的同時(shí)增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié);然后利用K-均值完成初始劃分,并根據(jù)分類后的像素值給出EM算法迭代的初始值,加快算法迭代到最優(yōu)解,從而大大降低算法迭代次數(shù),有效解決EM算法求解參數(shù)時(shí)隨機(jī)選取初值點(diǎn)易導(dǎo)致GMM陷入局部最優(yōu)解的問題,進(jìn)而使分割區(qū)域完整;最后利用EM算法學(xué)習(xí)GMM,完成ML分割.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)方法降低了計(jì)算復(fù)雜度,對噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性,可獲得更為理想的分割結(jié)果.

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 牙齒圖像分割模型
    1.1 高斯混合模型
    1.2 EM算法
    1.3 基于K均值聚類的GMM分割算法
    1.4 本文算法流程設(shè)計(jì)
2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3 結(jié)語



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