【摘 要】
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传统的聚类分割方法通常是基于图像灰度值的相似程度进行像素划分，对强噪声或边缘模糊的人脑MRI进行分割的效果并不理想。为此，提出了高斯马尔可夫随机场的人脑MR图像分割方法
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传统的聚类分割方法通常是基于图像灰度值的相似程度进行像素划分，对强噪声或边缘模糊的人脑MRI进行分割的效果并不理想。为此，提出了高斯马尔可夫随机场的人脑MR图像分割方法。该方法将空间信息的模糊c均值与高斯马尔可夫随机场相结合，利用空间信息模糊C均值的良好抗噪性能对人脑MRI进行初始分割，降低噪声的影响。由于马尔可夫随机场拥有优良的空间相关性，所以基于马尔可夫随机场的分割方法能够很好地对人脑MRI纹理和边缘进行有效划分。但是它对噪声较为敏感，同时分割往往会因为噪声的影响导致噪点扩大或边缘外扩。鉴于人脑MRI
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