基于非局部fcm脑核磁共振图像分割

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1、Ｋ＇＇分类号：单位代码：１０３００密级：２０１３１２２２６２９：学号、硕±学位论文，．＇參鑛托／Ｖ，基于非局部ＦＣＭ脑核磁共振图像分割ｅｓａｓｅｄｏｎｏｎ－ｌｏｃａＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＢｒａｉｎＭＲＩｍａＢＮｌＦＣＭｇｇ－申请人姓違：王正錯－指导教师：膝允杰副教授专业名称：数学研究方向：图傻处理与模式识别所在学院：数学与统计学院二〇—六年六月？－？—Ｉ．．、．独创性声明本

2、人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进斤的研究工作及取得的研。巧成果本论文除了文中特别加Ｗ标注和致谢的内容外，不包含其他人或其他机构已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。学位论文作者签名：已么签字日期：关于论文使用授权的说明南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所的《中国学位论文全文数据库》有权保留本人所送交

3、学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，并通一过网络向社会提供信息服务。。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京信息工程大学研巧生院办理。囚公开□保密（年月）保密的学位论文在解密后应遵守此＿（协议）．学位论文作者签名；扛壬＾签字日期：２．０，Ｌｋｌ］＇指导教师签名：签字日期：＞４心／？目录－ＩＩＩ

4、摘要ＡｂｓｔｒａｃｔＩＶ一第章绪论１１．１研巧背景和意义１１２．２图像分割及其方法综述１２．２．１图像分割原理１．２ＭＲ图像分割方法综述２．２脑１．３模糊聚类算法国内外研巧现状５１．４论文内容及章节安排７第二章模糊Ｃ均值聚类算法９２．１模糊理论简介９２丄１模糊集合与隶属度函数９２丄２模糊集合的表示方法１０２１０．２模糊Ｃ均值聚类算法概述２．３本章小结１２第Ｈ章改进的非局部ＦＣＭ脑ＭＲ图像分割与偏移场恢复稱合模型

5、１３３．１引言１３３．２改进的非局部ＦＣＭ图像分割与偏移场恢复帮合模型１４３．２．１去偏移场１４３．２．２改进的非局部ＦＣＭ图像分割与偏移场恢复锅合模型１４３１７．３实验结果与分析３．３．１脑部合成图像分割１７３２．３．２真实脑ＭＲ图像分割０３．３．３非局部参数分析２３３．４本章小结２５Ｉ第四章结合非局部信息的模糊聚类脑ＭＲ图像分割与偏移场恢复锅合模型．．２６４．１引言２６４．２背景介绍２７４．２．１基于ＭＲＦ的高斯混合模

6、型２７４．２．２非局部均值２８４．３结合非局部信息的脑Ｍ民图像分割与偏移场恢复帮合模型３０４４．实验结果与分析３３４．４．１脑部合成图像分割３３４．４．２真实脑ＭＲ图像分割３７４．．４３算法参数分析３８第五章总结与展望４０５．１总结４０５．２展望４０参考文献４２作者简介４７ｍｍ４８ＩＩ摘要随着中国老年化程度的加重，脑疾病病发程度日益加重。因此，借助医学影像技术对疾病进行临床辅助诊断具有重要意义。核磁共振成像（Ｍ

7、ＲＩ）因其对人体没有任何电离福射伤害，对软组织有较高的分辨率，成像参数多，包含信息量大等优点，已被广泛运用于医疗图像诊断。模糊Ｃ均值一（ＦＣＭ）算法是种比较经典的聚类方法，具有无监督、实现简单、运算速度快等优点，常被用于脑ＭＲ图像分割。然而，由于噪声和灰度不均匀的影响，使得采用传统的ＦＣＭ算法很难得到理想分割的结果。为此，本文针对脑ＭＲ图像分割问题，通过考察图像的空间结构信息，对传统算法中目标画数的距离项进行了改进，并将偏移场参数化旦賴合到ＦＣＭ框架下，使其不仅能够降低

8、噪声的影响，还能够较好地恢复偏移场。本文的研究工作包括如下几个方面：一（１）针对噪声和偏移场６影响，提出种改进的非局部ＦＣＭ脑ＭＲ图像分割＾与偏移场恢复稱合模型。该模型考虑了图像的非局部信息，通过空间图像块之间的相似性构造权重函数，并且将偏移场也纳入ＦＣＭ模型中，可Ｗ有效地降低噪声和偏移场对分割结果的影响，并且能够保留更多的结构信息。２统模型鲁椿性不足一（）针对传、分割精度不够高的问题，提出种结合非局部信息的模糊聚类脑ＭＲ图像