[发明专利]一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像自动分割方法，首先对包含脑肿瘤的核磁共振成像的FLAIR模态图像进行超像素分割，再提取这些超像素块的灰度直方图特征，将超像素块的灰度直方图特征作为算法的输入，通过输入的特征计算图像的模糊相似性矩阵，然后通过NJW谱聚类算法进行聚类，进而得到最终的分割结果。本发明用模糊理论优化了谱聚类的相似性度量方式，在谱聚类的高斯距离度量方法上引入了模糊权重参数，定义了基于超像素特征的模糊相似性度量方式。本发明是一种自动的图像分割方法，不需要人为干预，并且利用基于超像素的模糊谱聚类分割算法，大大降低了谱聚类算法的时间复杂度，并且可以提高分割的精度。

主权项

1.一种基于超像素的模糊谱聚类脑肿瘤图像分割方法，其特征在于：主要包括以下步骤：步骤一：获取待分割包含脑肿瘤核磁共振成像的FLAIR模态图像，并将其转换为灰度图像；步骤二：对灰度图像中的像素点进行超像素分割，获得超像素块；步骤三：提取超像素块的灰度直方图特征，得到整个图像的特征集形成输入矩阵；步骤四：对上述的基于超像素特征的输入矩阵进行模糊聚类，计算模糊相似性矩阵，同时设置模糊相似性矩阵的对角线元素为零；步骤五：将以上得到的基于超像素特征的模糊相似性矩阵采用NJW谱聚类算法进行聚类；步骤六：根据上述基于超像素的模糊谱聚类算法的聚类结果，得到最终的分割图像，并将分割图像映射到真值图像上，统计分割精度和分割时间。