基于MRF的模糊聚类的二维直方图医学图像分割  

2D distogram of fuzzy clustering for medical images segmentation based on MRF

作　　者：郭斌[1] 管一弘[1] 段锐[1] 毛安定[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学理学院,昆明650093

出　　处：《计算机应用》2010年第A01期152-155,共4页journal of Computer Applications

基　　金：云南省自然科学基金资助项目(2005F0025M)

摘　　要：针对医学图像分割,由于核磁共振成像的热/电噪声影响,采用马尔可夫随机场(MRF)作为先验模型提取出医学图像的后验能量场,然后采用模糊C-均值聚类法找到医学图像的不同组织和背景的聚类中心,再利用二维直方图的方法,找到多阈值分割的各个阈值点进行分割。实验结果表明,此算法能够充分考虑图像中像素的空间相关性,并且可以很好地抑制噪声,针对医学图像分割具有很好的稳健性。For medical image segmentation, in magnetic resonance imaging, as a result of the thermal / electrical noise impact, this paper adopted Markov Random Field （MRF） model as a priori medical images to extract a posteriori energy field, and then used Fuzzy C-Means （FCM） clustering method to find the different cluster centers of medical images and the background, applied two-dimensional histogram method to find multi-threshold segmentation points in each region. The experimental results show that the algorithm can take full account of the space-relation of the image pixels and obtain good denoising results in medical image segmentation.

关 键 词：马尔可夫随机场 多阈值分割 模糊C均值 二维直方图 核磁共振图像 

分 类 号：TP394.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]