基于D-S证据理论的多发性硬化症病灶分割算法*

多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注.基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法.首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息...     

分割多发性硬化症白质病灶的新方法

多发性硬化症(MS)是一种慢性的中枢神经系统疾病,其病灶可由常规脑部核磁共振成像(cMRI)进行检测。为提高图像处理的效率,提出了一种自动分割cMRI图像中的MS白质病灶(WML)的新方法。首先将模糊核聚类（KFCM)用于预处理后的T1加权像,得到白质图像;然后利用一个种子点的区域生长处理白质图像,提取出一个二值模板。该模板与对应的T2加权像进行乘积,得到一幅仅包含白质、病灶及背景的图像;最后再次利用KFCM分割图像,得到病灶的核心部分。实验结果表明,所提出的方法能快速、有效地分割出低噪声仿真图像中的WML,且Dice相似性系数平均值在80%以上。     

非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。     

基于MS-FCM算法的MR图像分割方法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。     

基于模糊马尔可夫场的脑部MR图像分割算法

在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。     

概率加权测地距离的脑部MR图像超像素分割

超像素是一种重要的图像过分割,因为医学图像具有边界模糊、不同组织的灰度范围互相重叠的特点,为超像素分割带来极大困难.针对脑部MR图像超像素生成问题,从脑部MR图像的特点出发,充分利用脑部MR图像表达先验知识,结合脑部MR图像的一般结构,定义每个像素属于脑组织中一个类别的概率,并基于分类概率提出一种有效的边界梯度计算方法;在此基础上,提出一种概率密度加权的测地距离脑部MR图像超像素分割算法;最后应用模糊C均值聚类算法作为后续分割处理,获得脑部MR图像的组织分类.与现有算法在分割性能上进行定量比较的实验结果表明,文中算法能够产生更准确的分割边界.     

基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割

根据粒子群优化算法（PSO）强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类（FCM）的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。     

基于二进制可分辨矩阵的快速求核算法

目前,求核算法存在以下不足：求得的核与正区域的核不一致,求核算法的时间复杂度和空间复杂度不理想。针对上述问题,给出一种二进制可分辨矩阵的定义及其求核性质,并证明了由该性质获得的核与正区域的核是等价的,然后设计求核算法,该算法的时间复杂度为max{O（|C||U/C|²）,O（|C||U|）},空间复杂度为O（|C||U/C|²）。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

结合空间信息的核FCM人脑MR图像分割

传统的模糊C均值聚类算法（FcM）广泛应用于图像分割。但FCM算法容易陷入局部最优,且对噪声敏感。提出用种子填充和形态学的方法对人脑图像进行颅骨剔除,用内核引导的距离代替欧式距离,并利用空间信息,提出结合空间信息的核FCM人脑MR分割算法。实验表明该算法有很好的分割效果,对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于直方图梯度计算的 T2加权脑部 MR 图像自动分割

针对脑部核磁共振图像分割问题,提出了一种直方图梯度计算方法。首先,对 MR 图像的直方图进行平滑处理,从而去除三个体素中出现的最低灰度级;然后,在预处理后的直方图上计算梯度;最后,计算对象数和其所在位置的梯度,并对图像进行自动分割。基于直方图处理进行梯度计算,大大降低了计算复杂度。在 T2加权脑部 MR 图像上的实验结果表明,该方法可以有效地从二维和三维图像中提取出主要脑部区域,并在临床环境中获得的人类脑部 MR 图像上成功实施,分割效果优于其他几种现有分割算法。     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

核空间隐马尔可夫随机场图像模糊聚类

针对模糊C均值算法未考虑图像邻域信息,导致其分割效果不好的不足,结合隐马尔可夫随机场和高斯核函数,提出核空间隐马尔可夫随机场模糊C均值聚类算法。引入隐马尔可夫随机场,在目标函数中引入像素的空间邻域信息,使得分割算法对噪声鲁棒性增强;引入核函数,将样本点非线性变换映射到高维特征空间,增强图像分割的抗干扰能力,保持图像的细节信息。对标准灰度图像添加噪声,用以验证算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法具有更好的抗噪能力。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

基于对偶树复小波变换的模糊纹理分割

提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。     

快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

极限学习机（Extreme learning machine, ELM）作为一种新技术具有在回归和分类中良好的泛化性能。局部空间信息的模糊C均值算法(Weighted fuzzy local information C-means, WFLICM)用邻域像素点的空间信息标记中心点的影响因子,增强了模糊C均值聚类算法的去噪声能力。基于极限学习机理论,对WFLICM进行改进优化,提出了基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means based on ELM,ELM-NKWFLICM)。该方法基于ELM特征映射技术,将原始数据通过ELM特征映射技术映射到高维ELM隐空间中,再用改进的新核局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means,NKWFLICM)进行聚类。 实验结果表明 ELM-NKWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的去噪声能力,且很好地保留了原图像的细节,算法在处理复杂非线性数据时更高效, 同时克服了模糊聚类算法对模糊指数的敏感性问题。     

一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法

脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算法、核函数、基于积分图的非局部空间信息解决了部分初始参数值难以控制、抗噪性差和运算效率低等问题。实验表明,该算法错分率低至2.0%,运行时间平均减少至13.89 s。