模糊聚类协作区域主动轮廓模型医学图像分割

作者：李宣平; 王雪

来源：仪器仪表学报, 2013, (04): 860-865.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.2013.04.022

• 图像分割
• CV模型
• 能量权值函数
• 模糊C均值聚类
• 协作 image segmentation
• CV model
• energy weight function
• fuzzy C-means clustering
• collaborative

医学图像分割的研究对于医学影像发展具有重要意义。区域主动轮廓模型(CV)易受目标和背景区域面积比的影响,且对初始位置敏感。针对上述现象,本文提出一种模糊C-均值聚类(FCM)协作改进CV模型的图像分割算法,即FCM-CV算法。首先在CV模型中增加能量权值函数消除面积比的影响,然后用FCM粗分割结果指导设定改进CV模型零水平集的初始位置。实验结果表明,与CV模型和局部二值拟合模型(LBF)相比,FCM-CV算法消除了面积比对分割精度和效率的影响,具有更好的数值稳定性,且对初始位置不敏感,提高了图像分割的准确性。

• 单位
  清华大学