结合分水岭算法和WKFCM算法的MRI图像分割

针对传统分水岭算法对MRI图像过分割的缺点,提出了一种基于分水岭算法和改进核聚类算法的MRI图像分割新方法。首先,通过传统的分水岭分割算法将MRI图像分割成不同的区域,然后根据改进的核聚类算法,利用Mercer核将各个区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来未显示出来的特征显现出来。这样就可以实现更准确的聚类,用灰度信息来合并分水岭算法过分割所造成的小区域,从而得到更好的分割效果。实验结果也证明了采用此种新方法,确实可以获得更好的分割图像。