基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

基于模糊聚类分析的图像分割研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将图像分成由不同对象或区域组成的类别或子区域的过程。

图像分割技术在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、机器人视觉等领域中有着广泛的应用。

基于模糊聚类的图像分割方法能够有效地解决图像中存在的复杂背景、光照变化和噪声等问题。

因此，研究基于模糊聚类的图像分割方法具有重要的理论和实际意义。

二、文献综述传统的图像分割方法包括阈值法、边缘检测方法、区域生长法等。

这些方法在一定程度上可以实现对图像的分割，但存在明显的问题：易受噪声的干扰、对自然复杂场景中的物体边界无法准确提取等。

研究表明，基于模糊聚类的图像分割方法消除了这些问题，更能适应变化的光照和噪声环境，得到更加精确的分割结果。

在基于模糊聚类的图像分割方法中，模糊C均值聚类法（FCM）是一种常用的算法。

但是，FCM算法需要事先确定簇数，且对于选择参数的过程缺乏指导，因此存在分割效果不佳的问题。

为了克服这些局限性，研究者们提出了许多改进的方法，例如基于加权模糊聚类的图像分割方法、基于模糊粒化聚类的图像分割方法等。

三、研究内容与方法本文旨在研究基于模糊聚类的图像分割方法，并以FCM算法为基础进行改进，提高其分割效果。

具体工作如下：（1）研究模糊聚类理论及基本算法。

包括模糊C均值聚类算法、带权模糊聚类算法、模糊粒化聚类算法等。

（2）探究基于模糊聚类的图像分割方法，并分析其优缺点。

包括基于FCM的分割方法、基于加权模糊聚类的分割方法、基于模糊粒化聚类的分割方法等。

（3）改进基于FCM的图像分割方法，提高分割效果。

主要措施为改进隶属度计算公式，加入空间信息或颜色信息等。

（4）通过实验验证改进后的算法的有效性和可行性，对比各种图像分割方法的分割效果。

四、预期结果通过对基于模糊聚类的图像分割方法的研究，本文提出了一种改进的基于FCM的图像分割算法，可以更准确地分割复杂图像。

实验结果表明，改进后的算法在精度和效率方面都有明显优势，具有较高的实用价值。

第39卷 增刊2吉林大学学报(工学版)Vol.39 Sup.22009年9月Journal o f Jilin U niv ersity (Engineering and T echnolo gy Edition)S ept.2009收稿日期:2008-12-12.基金项目:吉林省科学技术厅项目(20070323).作者简介:周显国(-),高级工程师.研究方向:.E -mail:zx g2004zxg @基于改进模糊聚类分析的医学脑部M RI 图像分割周显国1,陈大可2,苑森淼2(1.吉林省人民医院,长春130022; 2.吉林大学通信工程学院,长春130022)摘 要:结合MRI 图像的直方图统计信息,提出了一种改进的快速FCM (H F -KFCM)算法。

算法首先利用多尺度窗口遍历的方法找到直方图的峰值点,然后将其作为模糊聚类的初始化中心,并使用基于统计信息的快速聚类方法进行遍历,以减少每次迭代的运算量。

仿真结果表明,该算法相比于标准FCM 算法和其他改进算法,在聚类有效性和模糊性上的分割效果显著提高。

关键词:信息处理技术;图像分割;脑部磁共振图像;模糊聚类;直方图统计中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1671-5497(2009)Sup.2-0381-05Medical brain MRI images segmentation by improvedfuzzy C -Means clustering analysisZH OU Xian -guo 1,CH EN Da -ke 2,YUAN Sen -m iao 2(1.Peop le 's H osp ital of J ili n P r ovince ,Changchun 130022,China;2.College of Communication Eng ineer ing ,J ilin Univer sity ,Changchun 130022,China)Abstract:For the shor tcomings of huge calculation in M RI imag es segm entation w ith standard Fuzzy C -M ean alg orithm (FCM ),a new alg orithm com bined w ith histog ram statistical inform ation of Im pr oved Fast Fuzzy C -M ean alg orithm (H F -KFCM )w as proposed.Fir stly,the method o f mult-iscale windo w traverse is used by this algo rithm to find the histogram peaks.Then these peaks are defined as the fuzzy clustering initialization centre.M eanw hile,the fast FCM m ethod based on histo gram statistic is used as erg odicity to r educe each iter ation calculation.The simulation results show that com pared w ith standard FCM alg orithm and other im pro ved alg orithm s,the proposed algorithm can be im pr oved significantly in fuzzy and clustering effectiveness.Key words:information processing;image seg mentation;brain MRI im ag e;fuzzy C -M ean;histog ram statisticMRI 脑图像的分割问题已成为当今医学和计算机图像处理领域的一个研究热点[1-2]。

融合二维直方图和模糊熵的图像分割韩涛;吴衡【摘要】研究图像分割包含两个简单子图像的合成图像,而这两个简单子图像的先验知识是它们拥有全局最大熵,图像概率密度函数表明其是准高斯型形式.估计概率密度函数的参数,然后将最大似然比检验法用于分割,采用迭代算法提高分割的准确性,并扩展该方法用于任意概率密度函数的图像分割,提出了一种阈值方法,即基于模糊关系和最大模糊熵原理对二维直方图进行模糊分割.针对不同灰度水平和颜色的图像进行实验,结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法.%Image segmentation involves a composite image which contains two simple subimages.The a-priori knowledge of these two simple subimages is that they possess the globally maximum entropy.The pdfs (probability density functions) of these images indicate their Quasi-gaussianform.Parameters for the pdf are estimated and then the maximum likelihood ratio test is applied to segmentation.An iterative algorithm is employed to improve the segmentation accuracy.Extension of this method to the segmentation of images with arbitrary pdfs is discussed.A thresholding approach is proposed,which,based on fuzzy relation and maximum fuzzy entropy principle,performs fuzzy partition on a two-dimensional (2-D) histogram.The experiments with various gray level and color images indicate that the proposed approach outperforms the 2-D nonfuzzy approach and the one-dimensional(1-D) fuzzy partition approach.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)005【总页数】5页(P923-927)【关键词】模糊区域;最大模糊熵原则;直方图;图像分割【作者】韩涛;吴衡【作者单位】中国飞行试验研究院,陕西西安710089;中国飞行试验研究院,陕西西安710089【正文语种】中文【中图分类】TP391图像分割在图像处理和图像识别体系具有广阔的应用和发展前景。