基于模糊核聚类的MR 图像分割新算法

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1、!""D‘!D).-555555555555555555555555555555555555555555555555555555555555南方医科大学学报)d5O>7TP5?8Q5FK2U--&&&-基于模糊核聚类的?@图像分割新算法余学飞!李彬!陈武凡"南方医科大学生物医学工程学院!广东广州&%"&%&#摘要!在传统的模糊聚类算法中引入了核函数$同时引入了控制邻域作用的约束项$提出了改进的基于模糊核聚类的?@图像分割新算法&通过对模拟图和仿真的脑部?@图像的分割实验$证明本算法可以有效地分割含有噪声的图像&关键词!图像分割!模糊核聚类!邻域信息!磁共振图像中图分类

2、号!AB(’%55555555文献标识码!C55555555文章编号!%,#($.!&.)!""D-".$"&&&$"(!"#$%&’()*+,-.()-%’"#+*/)01("2"30*-2’010’-0"+2+*("42105(".677890)"0:3&61+0)*"’EF5G78$982H5IJ5+2KH5*L/M5N7$91KO=P>>35>95+2>08Q2=135/KR2K88S2KRH5O>7TP8SK5?8Q2=135FK2U8SV2T:H5W71KRXP>75&%"&%&$*P2K1;41+)23+

3、7852V515[>[731S50>Q8352Q83:57V8Q52K5TP85V8R08KT1T2>K5>9501RK8T2=5S8V>K1K=85)?@-5201R8V<5L>8U8SH5P8K5TP85=>KU8KT2>K13597XX:5=37VT8S2KR513R>S2TP052V57V8Q59>S5201R85V8R08KT1T2>KH5TP8513R>S2TP05VTS2=T3:5Q8[8KQ2KR5>K5TP85=7SS8KT5[2683V5>S]V5>K3:5>K5201R8V52TP538VV5K>2V8<5JK5TP85[1[8SH5

4、85[S8V8KT8Q5150>Q2928Q597XX:5]8SK835=37VT8S2KR513R>S2TP059>S5?@5201R85V8R08KT1T2>K<5AP85K8513R>S2TP052K=>S[>S1T8V515]8SK83$2KQ7=8Q5Q2VT1K=8508STS2=51KQ515[8K13T:5T8S05TP1T5=>KTS>3V5TP85K82RP^>SP>>Q58998=T5T>5TP85>^_8=T2U8597K=T2>K<5AP85S8V73TV5>9586[8S208KT5>K5^>TP5TP85V:KTP8T2=5201R8V

5、51KQ5V20731T8Q5?@5201R8V5VP>5TP1T5TP85[S>[>V8Q513R>S2TP052V50>S85S>^7VT5T>5K>2V85TP1K5TP85VT1KQ1SQ597XX:5201R85V8R08KT1T2>K513R>S2TP0V<=08$()51<201R85V8R08KT1T2>K‘597XX:5]8SK835=37VT8S2KR‘5K82RP^>SP>>Q52K9>S01T2>K‘501RK8T2=5S8V>K1K=85201R8V%55引言法一样$在聚类过程中各象素相互独立$未考虑相邻图像分割是图像信息处理的热点和难点之

6、一$常象素之间的影响$未能考虑图像的空间信息&近年来$用的分割方法有阈值法%区域生长法和聚类法等’%(&许多文献提出了多种利用图像空间信息来提高对低由于?@成像设备获取图像的不确定性或模糊性$信噪比图像分割精度的分割方法’.$%%($其中文献’&(的使得?@图像之间混迭$造成不同个体组织之间难算法$即考虑空间信息的基于核模型的Y*?算法以找到清晰的边界$因此模糊聚类法是一种有效的)OaY*?*的提出无疑是一个较好的创新$对椒盐噪?@图像分割方法&模糊*均值)Y*?*聚类算法因声有特异性$但是对实际脑部?@图像中存在高斯其实现简单$结果较优而得到广泛应用&传统的Y*?白

7、噪声不敏感&本文对该算法进行了改进$提出了能由+8X8Q8]等提出’!($是一种基于灰度的聚类算法$够合理利用图像空间信息基于核函数的模糊聚类算其基本思想就是通过迭代寻找聚类中心和隶属度函法$即改进的基于核函数的模糊聚类算法)?aY**&数使得目标函数达到最小$以实现图像的优化分割&Y*?算法没有对样本的特征进行优化$而是直接利!55基于核函数的Y*?算法"aY*?-用样本的特征进行聚类&这样该方法的有效性很大程!<%55?8S=8S核度上取决于样本的分布情况&例如一类样本散布较假设输入空间的样本!!"#$$!%$!++%$被某]大$而另一类散布较小