基于改进高斯混合模型的MR图像分割

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传统高斯混合模型分割核磁共振图像时严重依赖初值,且易受图像中偏移场与噪声的影响。为此,提出一种基于片信息的改进高斯混合模型。采用模糊C均值聚类方法优化初始值,以减小初值对分割结果的影响,加快算法的收敛速度。使用Legendre多项式对偏移场进行拟合,并融入EM框架中,得到光滑的偏移场。利用邻域信息降低噪声的影响,使模型在降低噪声影响的同时,保留细长拓扑结构信息。实验结果表明,该模型能恢复出偏移场,分割结果较好。
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