[发明专利]具有实时性的模糊聚类医学图像分割方法在审
| 申请号： | 201710202497.9 | 申请日： | 2017-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN106997592A | 公开（公告）日： | 2017-08-01 |
| 发明（设计）人： | 唐新亭;张小峰;孙玉娟 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京恩赫律师事务所11469 | 代理人： | 赵文成 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有实时性的模糊聚类医学图像分割方法，属于医学图像处理技术领域。所述方法包括对给定的医学图像提取灰度特征，得到医学图像的特征信息集；利用医学图像的特征信息和邻域信息，基于滤波技术对医学图像进行预处理；计算滤波后医学图像的特征直方图；从特征直方图上计算相应的特征区间；初始化滤波后医学图像中相应组织或器官的聚类中心，并对像素的隶属度进行计算；通过迭代过程，在最小化像素与聚类中心的加权函数的过程中，更新像素的隶属度以及聚类中心；基于最大隶属度原则去模糊化，实现医学图像的分割，提取相应的组织或器官。本发明既能较好地实现医学图像的分割，又能满足医学图像分割的实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 实时 模糊 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种具有实时性的模糊聚类医学图像分割方法，其特征在于，包括：步骤1：对给定的医学图像提取灰度特征，得到所述医学图像的特征信息集；步骤2：利用所述医学图像的特征信息和邻域信息，基于滤波技术对所述医学图像进行预处理；步骤3：计算滤波后医学图像的特征直方图，以得到滤波后医学图像的统计信息；步骤4：从所述滤波后医学图像的特征直方图上计算相应的特征区间；步骤5：基于获取的特征区间，初始化所述滤波后医学图像中相应组织或器官的聚类中心，并对像素的隶属度进行计算；步骤6：通过迭代过程，在最小化像素与聚类中心的加权函数的过程中，更新所述像素的隶属度以及聚类中心；步骤7：基于最大隶属度原则对像素的隶属度去模糊化，实现对给定医学图像的分割，提取相应的组织或器官。
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