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《重庆师范大学》 2011年
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基于KFCM和灰度阈值及灰质开运算对医学图像分割的研究

蒙建军  
【摘要】:随着数字图像处理技术的发展和实际应用要求,不要求输出结果是一幅完整图像,而是将图像进行预处理后,然后再经过分割和描述提取有效的特征,进而加以判决分类。在人工智能领域中,计算机视觉关注开发和分析图像内容的算法,在图像分析与处理过程中,图像分割是研究的一个热点和难点问题。虽然图像分割方法很多,但是不存在一种普遍使用的最优方法,有时将多种分割算法有机结合起来,得到更好的分割效果。 为了提取磁共振脑图像(MRI)中的脑白质,本文首先利用核模糊C均值聚类算法(KFCM)对类内分布呈团聚状且无干扰信息的第一种MRI脑图像进行分割,通过仿真实验,KFCM算法中的参数m=3时取得较好分割效果,其次讨论了参数m选取过大,会导致分割效果不理想,且m的值过大,利用KFCM算法进行图像分割的时间会越长。其次,由于图像亮度不均或成像个体本身有亮度变化等影响,利用KFCM算法对MRI脑图像分割时,会导致误分,以至于不能很好提取MRI脑图像中的脑白质。于是,本文将KFCM算法、灰度阈值法和灰质开运算三种算法有效结合起来,首先利用KFCM分割算法提取含有脑白质的某一类别图像,再利用灰度阈值算法选取适当阈值进行分割(根据这一类图像灰度直方图选取阈值),将脑白质周围环绕的伪边缘部分特征去除,再利用数学形态学的灰质开运算做进一步分割,即首先通过腐蚀分割算法去除脑白质周围剩余的伪边缘,小颗粒噪声等,然后膨胀分割算法填充图像被腐蚀过后留下的空洞,分割结果取得较好效果,最后用面积交迭度和误分率两种分割评价算法仿真实验,结果表明,本文设计分割算法达到预期效果。
【学位授予单位】:重庆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
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【二级参考文献】
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