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为准确分割脑磁共振图像以帮助医护工作者进行诊断,提出一种改进的模糊C均值聚类与自适应非局部均值相结合的分割算法。算法对MR图像进行自适应NLM降噪处理,估计噪声图像方差,根据估计的方差为MR图像自适应地选择最佳搜素窗口大小;结合邻域像素的局部空间信息,在隶属度函数中引入条件空间变量;使用改进的条件空间FCM算法对降噪后的图像进行分割。实验结果表明,该算法在高噪声下仍能保持较高的分割精度,相比于传统算法具有更高的技术价值和应用前景。