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模糊Gibbs随机场文献资料
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基于模糊Gibbs场和模糊C均值聚类的脑部磁共振图像的分割
提出了一种利用模糊Gibbs场和模糊C均值聚类的新算法,用来分割脑部磁共振(Magnetic resonance, MR)图像.本算法引入了像素的空间约束,提出了势团均匀分布的概念,并使用模糊信息定义了势团的Gibbs能量,并在传统的基于灰度的模糊C均值聚类(Fuzzy C-means, FCM)算法中引入Gibbs能量的补偿项,建立包含像素灰度信息和空间约束的新的目标函数,并得到模糊矩阵和聚类中心的迭代公式,克服了基于灰度信息的模糊C均值聚类算法的缺陷,从而改善了原有的分割模型.对合成图像和脑部MR图像的实验表明了本算法的有效性,可以有效地分割被噪声污染的低信噪比的MR图像.
关键词： MR图像分割 模糊C均值聚类 模糊Gibbs随机场 空间约束
