基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

陈康; 张相芬; 马燕; 袁非牛; 李传江

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基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

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cqvip:传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.

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来源
《上海师范大学学报（自然科学版）》 |2020年第1期|48-55|共8页
作者
陈康; 张相芬; 马燕; 袁非牛; 李传江;
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作者单位

上海师范大学信息与机电工程学院上海 201418;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
模糊C-均值聚类(FCM); 医学图像分割; 马尔可夫随机场(MRF); 弥散张量成像(DTI)图像; 离群点检测; 自适应权重;

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