基于FCM聚类的非下采样Contourlet域MRI图像增强方法

摘要

本发明方法涉及在非下采样Contourlet域上，利用模糊C均值Fuzzy C-Means，FCM聚类，对磁共振成像Magnetic Resonance Imaging，即MRI图像进行增强的方法，尤其是一种基于FCM聚类的非下采样Contourlet域MRI图像增强方法。本发明方法与现有技术相比具有以下优点：1.本发明由于采用非下采样Contourlet变换，可以有效捕捉MRI图像中的边缘、轮廓信息和纹理细节信息。2.本发明由于引入FCM聚类的方法自适应地将高频方向子带系数区分为噪声、弱边缘和强边缘系数，克服了现有的基于变换域的图像增强方法对阈值选取的依赖。

主权项

1.一种基于FCM聚类的非下采样Contourlet域MRI图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入大小为M×N的MRI图像I(m，n)，其中1≤m≤M，1≤n≤N，其中M和N均为大于1的自然数，并对其进行L层非下采样Contourlet变换，得到各个尺度上的高频方向子带系数D_l,i(m，n)和低频子带系数，其中0≤l≤L-1，1≤i≤k_l，k_l表示在尺度2^-l上的高频方向子带的数目，D_l,i(m，n)表示在尺度2^-l上的第i个高频方向子带系数，L为3～5，L为自然数；(2)通过对各个尺度上的高频方向子带系数D_l，i(m，n)分别进行聚类，将其区分为噪声、弱边缘和强边缘系数；(3)利用增益规则公式，对获得了类别属性的高频方向子带系数D_l,i(m，n)进行修正，即：式中，通过设定参数a₀=0，对噪声系数置零，通过设定参数a₂=1.25，对强边缘系数进行适度增强，D′_l，i(m，n)为修正后的高频方向子带系数，A_l为在尺度2^-l上的高频方向子带系数的最大模值，a₁[·]为非线性增益函数，有：$a_1[D_{l,i}(m,n)/A_l]=\frac{1}{1+e^{(-t·D_{l,i}(m,n))/A_l}}-\frac{1}{1+e^{(t·D_{l,i}(m,n))/A_l}};$式中，参数t用于控制MRI图像增强的程度，t值越大，MRI图像增强程度越大，为避免MRI图像过增强，设置t＝7，e为自然常数，e=2.71828；(4)对步骤(1)中得到的低频子带系数和步骤(3)中得到的修正过的高频方向子带系数作非下采样Contourlet逆变换，即可得到增强的MRI图像I′(m，n)。