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摘要
针对FCM算法在分割脑MRI图像时存在噪声敏感性和初始聚类中心随机性的问题,提出一种融合图像Tamura纹理特征的改进FCM图像分割算法。首先提取图像的Tamura纹理特征,将其与灰度特征线性加权构成融合特征。然后使用模糊邻域关系计算像素点的密度,将其与距离关系结合自适应选取初始聚类中心。最后使用融合特征作为更新隶属度和聚类中心的特征约束。实验利用该方法与FCM,D-FCM,WKFCM方法对Brain Web脑MRI数据集中的图像进行分割,并在抗噪性、准确性和运行效率方面进行了比较。实验结果表明,所提算法能获取更优的初始聚类中心,在处理噪声和灰度不均匀图像上表现出更好的鲁棒性,能够快速有效地分割脑MRI图像。
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