基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法_刘雅婧_宋余庆_廖定安_夏倩倩.pdfVIP

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2017-08-11 发布于重庆
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基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法_刘雅婧_宋余庆_廖定安_夏倩倩.pdf

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基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法_刘雅婧_宋余庆_廖定安_夏倩倩.pdf

DOI ：CNKI:51-1196/TP1459.007 网络出版时间：2013-06-03 14:59 网络出版地址：/kcms/detail/51.1196.TP1459.007.html 优先出版计算机应用研究第30 卷 * 基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法 1 2 3 4 刘雅婧，宋余庆，廖定安，夏倩倩（江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江 212013 ）摘要：针对现有无需重新初始化的变分水平集分割模型，存在对边缘模糊、对比度差等图像不是很敏感、分割效果不理想的问题，提出了一种基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法。首先将原始图像进行核模糊 C 均值聚类，然后把得到的聚类结果带入初始化水平集函数得到初始轮廓，最后利用李模型的分割方法实现最终的图像分割。实验结果表明，本文方法具有良好的分割质量，适应性强，同时可减少迭代次数。关键词: 核模糊C 均值聚类；水平集；变分水平集；李模型；图像分割中图分类号： TP391.41 文献标志码：A 文章编号： Variational Level Set Method of Medical Image Segmentation Based on Kernel Fuzzy Clustering 1 2 3 4 LIU Ya-jing , SONG Yu-qing , LIAO Ding-an , XIA Qian-qian (School of Computer Science and Telecommunication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang Jiangsu, China) Abstract: This paper proposes a Variational Level Set Method of Medical Image Segmentation Based on Kernel Fuzzy Clustering, to solve the problem, that the existing variational level set without re-initialization model is less sensitive to the margin-blurred and low-contrast image, and that its segmentation results are not satisfying. First of all, the original image is transformed by kernel fuzzy c-means clustering, and then the clustering results are introduced into the initia