[发明专利]一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法有效
| 申请号： | 201310209537.4 | 申请日： | 2013-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN103353986A | 公开（公告）日： | 2013-10-16 |
| 发明（设计）人： | 尹义龙;杨公平;于振;纪石勇;张彩明 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;A61B5/055 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法。其步骤为：1.获取MR图像；2.对MR图像进行超像素分割，得到若干原子区域；3.对灰度值方差较大的原子区域进行二次细化分割；4.对原子区域进行模糊聚类，得到每个原子区域的类别隶属度；5.对于隶属度不够明确的原子区域定义其为模糊块，并用函数迭代方法实现模糊块的归属类判别；6.对原子区域进行超像素合并操作，获得图像分割结果。本发明是超像素方法与模糊c—均值聚类算法的结合，有效利用了二者在图像处理方面的优点，并有针对性的克服了模糊c—均值聚类算法在像素级别聚类时对噪声和偏场敏感的缺陷。比传统模糊c—均值聚类算法有更高的分割准确度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 像素 模糊 脑部 mr 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法，其特征是，它的步骤为：第一步，获取MR图像；第二步，对MR图像进行超像素分割，得到若干原子区域；第三步，对灰度值方差较大的原子区域进行二次细化分割；第四步，对原子区域进行模糊聚类，得到每个原子区域的类别隶属度；第五步，对于隶属度不够明确的原子区域定义其为模糊块，并用函数迭代方法实现模糊块的归属类判别；第六步，对原子区域进行超像素合并操作，获得图像分割结果。
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