一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法

摘要

本发明涉及一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法。其步骤为：1.获取MR图像；2.对MR图像进行超像素分割，得到若干原子区域；3.对灰度值方差较大的原子区域进行二次细化分割；4.对原子区域进行模糊聚类，得到每个原子区域的类别隶属度；5.对于隶属度不够明确的原子区域定义其为模糊块，并用函数迭代方法实现模糊块的归属类判别；6.对原子区域进行超像素合并操作，获得图像分割结果。本发明是超像素方法与模糊c—均值聚类算法的结合，有效利用了二者在图像处理方面的优点，并有针对性的克服了模糊c—均值聚类算法在像素级别聚类时对噪声和偏场敏感的缺陷。比传统模糊c—均值聚类算法有更高的分割准确度和鲁棒性。

主权项

一种基于超像素模糊聚类的脑部MR图像分割方法，其特征是，它的步骤为：第一步，获取MR图像；第二步，对MR图像进行超像素分割，得到若干原子区域；第三步，对灰度值方差较大的原子区域进行二次细化分割；第四步，对原子区域进行模糊聚类，得到每个原子区域的类别隶属度；第五步，对于隶属度不够明确的原子区域定义其为模糊块，并用函数迭代方法实现模糊块的归属类判别；第六步，对原子区域进行超像素合并操作，获得图像分割结果。