基于模糊C均值的医学图像分割改进算法研究

发布时间：2017-04-24 20:20

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【摘要】：医学成像技术已经广泛应用于各个医疗环节。医学图像分割作为各种后续图像处理的基础，已成为医学图像处理中的关键步骤。 本文研究基于模糊聚类的模糊C均值算法对医学图像的分割。该算法通过迭代隶属度矩阵和聚类中心来优化目标函数，最终实现对图像的分割。该算法不需要人工干预，，且具有良好的收敛性。但是该算法仅利用到了像素的灰度信息，没有结合像素灰度值之间的空间信息，因此受噪声影响较大。 本文首先对现有的分割方法进行分类介绍。然后从模糊聚类入手，在介绍了算法思想并针对模糊C均值算法的优缺点进行分析后指出了该算法的三个改进方向。为了评价算法的分割效果，本文还引入了四项定量指标。本文通过将空间信息与原始算法相结合提出了两种改进方法。一种将空间信息应用于隶属度矩阵平滑过程中的聚集系数；另一种将空间信息引入目标函数的罚项当中，并用快速模糊C均值算法初始隶属度矩阵和聚类中心。最后将改进算法应用于脑部核磁共振图像，通过对仿真结果的对比以及定量指标的评价，验证了提出的改进算法的有效性和抗噪性都有所提高。
【关键词】：医学图像分割 模糊C均值 快速模糊C均值 空间信息
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41;R310
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 图像分割7
• 1.2 图像分割方法综述7-11
• 1.2.1 传统的分割方法7-8
• 1.2.2 结合特定理论的分割方法8-11
• 1.3 脑部 MRI 图像介绍11-12
• 1.3.1 核磁共振图像的成像原理11
• 1.3.2 核磁共振的成像模式11-12
• 1.4 本文内容及章节安排12-15
• 第二章 模糊 C 均值算法15-23
• 2.1 模糊聚类基础15-16
• 2.1.1 模糊聚类概述15
• 2.1.2 模糊集的概念15
• 2.1.3 聚类分析15-16
• 2.2 K 均值算法16-17
• 2.3 模糊 C 均值算法介绍17-19
• 2.4 FCM 算法的优缺点19-20
• 2.5 对医学图像分割结果的评价20-22
• 2.6 小结22-23
• 第三章 模糊 C 均值算法的改进23-31
• 3.1 改变约束条件23-24
• 3.2 增加基于空间信息的罚项24-25
• 3.3 引入距离函数25-27
• 3.3.1 核函数法25-26
• 3.3.2 马氏距离法26-27
• 3.4 仿真结果与分析27-30
• 3.4.1 仿真结果27-29
• 3.4.2 结果分析29-30
• 3.5 小结30-31
• 第四章 基于隶属度矩阵平滑的图像分割31-41
• 4.1 概述31-32
• 4.2 基于隶属度矩阵平滑的模糊 C 均值算法及其改进算法32-33
• 4.2.1 基于隶属度矩阵平滑的 smFCM 算法32
• 4.2.2 改进的基于隶属度平滑的 EsmFCM 算法32-33
• 4.3 结合空间信息的模糊 C 均值算法33-35
• 4.4 仿真结果与分析35-39
• 4.4.1 仿真结果35-38
• 4.4.2 结果分析38-39
• 4.5 小结39-41
• 第五章 增加基于空间信息罚项的 FCM 图像分割41-51
• 5.1 概述41
• 5.2 快速 FCM 算法41-44
• 5.2.1 FFCM 算法41-42
• 5.2.2 EFCM 算法42-43
• 5.2.3 WFCM 算法43-44
• 5.3 改进的 FCM 算法44-46
• 5.4 实验结果与分析46-49
• 5.4.1 仿真结果46-48
• 5.4.2 结果分析48-49
• 5.5 小结49-51
• 第六章 总结与展望51-53
• 6.1 工作总结51-52
• 6.2 前景展望52-53
• 致谢53-55
• 参考文献55-59
• 研究成果59-60

【参考文献】

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本文编号：324918