结合空间信息的FCM脑图像分割.pdf

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1、辽宁大学学报JoURNALoFUAoNINGUNlvERsITY自然科学版NaturalSciencesition第41卷第3期2014年Vo1．41NO．32014结合空间信息的FCM脑图像分割杨晖，尹凤杰(辽宁大学信息学院，辽宁沈阳110036)摘要：针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题，提出一种结合空间信息的FCM改进算法．该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数，并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新，控制邻域像素对中心像素的不同影响；该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割．对MRI脑图像分割的实验

2、结果表明FCM改进算法简单有效，具有较强的抗噪能力，能取得较好的图像分割结果．关键词：图像分割；FCM；空间信息；邻域加权系数中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1000-5846(2014)03-0235-05TheBrainImageSegmentationBasedonFCMwithSpatialInformationYANGHui，YINFeng-jie(CollegeofInformation，LiaoningUniversity，Shenyang110036，China)Abstract：ThestandardfuzzyC—means(FCM)algorithmisse

3、nsitivetonoiseandcan’tgetexactresults，becauseofnottakingintoaccountthespatialinformationofimage．Toovercomethesedrawbacks，animprovedFCMalgorithmusingneighborhoodinformationisproposedinthispaper．Usingtheaydifferencesofneighborhoodpixels，theproposedalgorithmcomputestheneighborhoodweightedcoefficientan

4、dmodifiesthemembershipofcentralpixelwiththecoefficient，controllingtheeffectofneighborhoodpixelsoncentralpixe1．Inaddition，afastFCMalgorithmisusedatthebeginningofsegmentation．TheexperimentalresultsofMRIbrainimagesegmentationshowthattheimprovedFCMalgorithmissimpleandefficient，hasstrongeranti—noiseprop

5、ertyandcangivefinerresultsofimagesegmentation．Keywords：imagesegmentation；FCM；spatialinformation；neighborhoodweightedcoefficient收稿日期：2014一OI一10作者简介：杨晖(1967一)，女，辽宁辽阳人，副教授，主要从事图像处理和分析研究通讯作者：尹凤杰，教授，E—mail：syyanghui@163．tom．236辽宁大学学报自然科学版0引言图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，是图像处理和分析的关键技术．在医学领域，随着成像技术的发展

6、和影像医学在临床上的成功应用，图像分割正发挥着越来越大的作用．模糊C均值聚类算法(FCM)⋯在MRI(磁共振成像)脑图像的分割中得到了广泛应用．然而传统的FCM算法只利用了图像各点的灰度信息，而未考虑相邻像素的相关性，没有利用图像的空间信息，导致算法分割图像时对噪声很敏感，分割结果不够准确．为此提出了许多结合空间信息的改进FCM算法，其中一类方法是在FCM目标函数中引入空间信息，修改目标函数]，而另一类方法是在隶属度函数中加入空间信息，修改隶属度函数娟]．文章提出的改进算法是利用像素的邻域信息去更新隶属度函数．该算法合理利用邻域像素的灰度差异自适应地得到邻域加权系数，并利用该系数对中心像素的

7、隶属度进行更新，控制邻域像素对中心像素隶属度的影响．实验结果表明，本文算法具有较强的抗噪能力，能取得较好的图像分割结果．1标准FCM及改进算法1．1标准FCM算法FCM算法的思想是通过迭代找到合适的隶属度和聚类中心使下列目标函数最小化，将图像数据划分为若干类，以实现图像分割．cⅣ～(，：x)=∑∑UikIl一Vll(1)其中，X：{X}：。是待分割的图像数据集，是第k个像素的特征向量，通常就是第k个像素的灰度