机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2013年
20期
10-15
,共6页
多相水平集%空间模糊C-均值聚类%协同%多目标分割
多相水平集%空間模糊C-均值聚類%協同%多目標分割
다상수평집%공간모호C-균치취류%협동%다목표분할
Multiphase level set model%Spatial fuzzy C-means clustering%Cooperating%Multi-objective image segmentation
图像多目标分割的研究对于机器视觉发展具有重要意义.多相水平集模型(Multiphase level set,MLS)对零水平集函数初始位置和噪声敏感,当初始位置不适宜、噪声较大时无法准确分割多目标.针对上述问题,提出一种多相水平集模型协同空间模糊C-均值聚类(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的图像多目标分割算法,即SFCM-MLS算法.首先用空间模糊聚类获取图像多目标粗分割结果,然后用粗分割结果定义多相水平集模型的初始水平集函数对图像做精分割.针对人脑磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)图像和患有肿瘤的肝脏计算机扫描断层图像多目标分割试验结果表明,与经典多相水平集模型相比,SFCM-MLS算法对初始位置不敏感,提高了图像多目标分割的准确性.
圖像多目標分割的研究對于機器視覺髮展具有重要意義.多相水平集模型(Multiphase level set,MLS)對零水平集函數初始位置和譟聲敏感,噹初始位置不適宜、譟聲較大時無法準確分割多目標.針對上述問題,提齣一種多相水平集模型協同空間模糊C-均值聚類(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的圖像多目標分割算法,即SFCM-MLS算法.首先用空間模糊聚類穫取圖像多目標粗分割結果,然後用粗分割結果定義多相水平集模型的初始水平集函數對圖像做精分割.針對人腦磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)圖像和患有腫瘤的肝髒計算機掃描斷層圖像多目標分割試驗結果錶明,與經典多相水平集模型相比,SFCM-MLS算法對初始位置不敏感,提高瞭圖像多目標分割的準確性.
도상다목표분할적연구대우궤기시각발전구유중요의의.다상수평집모형(Multiphase level set,MLS)대령수평집함수초시위치화조성민감,당초시위치불괄의、조성교대시무법준학분할다목표.침대상술문제,제출일충다상수평집모형협동공간모호C-균치취류(Spatial fuzzy C-means,SFCM)적도상다목표분할산법,즉SFCM-MLS산법.수선용공간모호취류획취도상다목표조분할결과,연후용조분할결과정의다상수평집모형적초시수평집함수대도상주정분할.침대인뇌자공진성상(Magnetic resonance imaging,MRI)도상화환유종류적간장계산궤소묘단층도상다목표분할시험결과표명,여경전다상수평집모형상비,SFCM-MLS산법대초시위치불민감,제고료도상다목표분할적준학성.
