计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2010年
10期
2797-2801
,共5页
模糊Gibbs随机场%模糊聚类%二维直方图%多阈值分割%核磁共振图像
模糊Gibbs隨機場%模糊聚類%二維直方圖%多閾值分割%覈磁共振圖像
모호Gibbs수궤장%모호취류%이유직방도%다역치분할%핵자공진도상
针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法.该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割.通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高.
針對人腦組織結構的不確定性和模糊性,提齣模糊Gibbs隨機場聚類與二維直方圖相結閤的分割方法.該方法首先利用均值、方差及鄰域屬性對隸屬度函數進行定義,併建立模糊Gibbs隨機場;然後以模糊Gibbs隨機場作為先驗知識、最大後驗概率為判彆準則來確定每一箇像素的類歸屬以及它屬于該類的隸屬度,同時用模糊類的質心來更新類中心;最後將類中心引入二維直方圖方法中,找到每箇類之間的各箇閾值點對圖像進行分割.通過實驗錶明該算法能夠準確分割齣各種腦組織,對譟聲的魯棒性、結果的準確性及平滑性相對于模糊C均值(FCM)算法都有瞭很大的提高.
침대인뇌조직결구적불학정성화모호성,제출모호Gibbs수궤장취류여이유직방도상결합적분할방법.해방법수선이용균치、방차급린역속성대대속도함수진행정의,병건립모호Gibbs수궤장;연후이모호Gibbs수궤장작위선험지식、최대후험개솔위판별준칙래학정매일개상소적류귀속이급타속우해류적대속도,동시용모호류적질심래경신류중심;최후장류중심인입이유직방도방법중,조도매개류지간적각개역치점대도상진행분할.통과실험표명해산법능구준학분할출각충뇌조직,대조성적로봉성、결과적준학성급평활성상대우모호C균치(FCM)산법도유료흔대적제고.
