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《基于核聚类算法和模糊Markov随机场模型的脑部MR图像的分割》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第14卷第9期中国图象图形学报Vo.l14,No.92009年9月JournalofImageandGraphicsSep.,2009基于核聚类算法和模糊Markov随机场模型的脑部MR图像的分割廖亮林土胜(华南理工大学电子与信息学院,广州510641)摘要为了更有效地对被噪声污染的脑部MR图像进行分割,提出了一种基于模糊核聚类和模糊Markov随机场的脑部MR图像分割算法。该算法在使用高斯径向基函数的核聚类目标函数中,引入了基于Markov随机场的补偿项,作为分割算法的空间约束。这种空
2、间补偿项用Gibbs分布描述,实际上是一种归一化的核函数,其和用来度量灰度特征的核函数的形式是相似的,并且这种空间约束利用了分割结果的模糊信息。这种基于核函数和Markov随机场模型的算法克服了传统聚类以及核聚类算法的缺陷,不仅提出了更加合理的空间约束,而且改善了原有的分割模型,因此可以得到更加分段光滑的聚类结果。通过对合成图像、模拟MR图像以及临床MR图像进行的分割实验以及和标准分割结果的比较表明,该算法优于相关算法,可以有效地分割被污染的MR图像。关键词MR图像分割核聚类算法模糊Mark
3、ov场空间约束中图法分类号:TP39141文献标识码:A文章编号:1006-8961(2009)09-1732-07AKernelizedFuzzyC-meansClusteringUsingFuzzyMarkovRandomFieldModelforBrainMRImageSegmentationLIAOLiang,LINTu-sheng(SchoolofElectronicandInformationEngineering,SouthChinaUniversityofTechnol
4、ogy,Guangzhou510641)AbstractInordertomoreeffectivelysegmentnoise-corruptedbrainMRIimages,akernelizedclusteringalgorithmusingfuzzyMarkovrandomfield(MRF)modelisproposedTheproposedalgorithmisimplementedbyincorporatingtheMRFbasedspatialconstraintsasareg
5、ularizationtermtotheobjectivefunctionofthekernelizedfuzzyC-meansclustering(FCM).ThespatialconnectivitymodeledbytheGibbsdistributionisactuallyformulatedasanormalizedGaussianradiusbasisfunction(GRBF),andverysimilartothekernelfunctionusedtomeasuretheinte
6、nsityfeatureofimagedataDuetotheintroductionoffuzzyinformationinthespatialconstraints,theMRFandGRBFbasedclusteringalgorithmimprovesthesegmentationmodelandusuallyoutperformstheconventionalintensitybasedFCMmethodandthecorrespondingkernelizedclusteringme
7、thodThemodifiedalgorithmcaninclinethesolutiontoapiecewisesmoothersegmentationresultExper-imentsonsyntheticdata,simulatedandrealclinicalMRimagesandtheresultcomparisonswithgroundtruthshowthepro-posedalgorithmissuperiortoitsrivalsandiseffectivetosegmen
8、tMRdatacorruptedbynoiseKeywordsMRimagesegmentation,kernelizedclustering,fuzzyMarkovrandomfield,spatialconstraints基金项目:国家自然科学基金项目(60472006);广东省自然科学基金团队项目(04205783)收稿日期:2007-04-24;改回日期:2007-12-05第一作者简介:廖亮(1975~),男。现为华南理工大学在读博士研究生。研究方向为图像处理、模
