基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

发布时间：2019-03-11 09:32

【摘要】：针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。
[Abstract]:In order to solve the problem that many image segmentation algorithms based on fuzzy C-means (FCM) are sensitive to noise and unclear in segmentation contour, a MR medical image segmentation algorithm based on wavelet transform image fusion algorithm and FCM clustering algorithm is proposed. In the first stage of the image segmentation system, the spatial information between pixels is preserved by using the multi-resolution property of Haar wavelet. In the second stage, the wavelet image fusion algorithm is used to fuse the multi-resolution image and the original image, so as to enhance the sharpness of the processed image and reduce the noise. In the third stage, the improved FCM technology is used to segment the processed image. Experiments on BrainWeb datasets show that the proposed algorithm has higher segmentation accuracy, stronger robustness to noise, and no significant increase in processing time compared with the existing related algorithms.
【作者单位】： 山西大学软件学院;西北工业大学自动化学院;北京交通大学计算机与信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金项目(61603228);国家自然科学基金(61702315)资助
【分类号】：TP391.41

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