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医学图像处理在支持各种疾病的诊断中起着重要的作用。脑磁共振成像(MRI)图像被广泛用于支持医生决定一个大脑是否存在问题。MRI的本质是分割,这是损伤区域选择、定量测量和三维重建的基础。为了有效地识别定位对象,提出了一种全局熵最小化的分割算法。该算法采用基于聚类区域图像模型的二次分割方法以避免移动分割造成的不利影响。从实验数据来看,该算法和FCMA以及LBFC算法相比较,性能更佳,精度更高。