基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法

被引：6

作者：

李彬

陈武凡

颜刚

机构：

[1] 南方医科大学医学图像处理重点实验室

来源：

中国图象图形学报 | 2007年 / 04期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

图像分割; 模糊C均值聚类算法; 隶属度光滑约束; 图像的空间信息;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。

引用

页码：623 / 627

页数：5

共 7 条

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