基于改进模糊聚类算法的CT图像病变区域分割

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针对CT图像病变区域存在的欠分割和过分割问题,提出基于融合空域滤波器的改进模糊聚类算法。对CT图像进行预处理,将CT图像变换成通用图像,使输入图像具有一致直方图灰度分布,用区域生长方法标记和过滤非目标病变区域,获取脑部CT图像目标病变区域。通过改进的空域滤波器对噪声图像进行滤波去噪,对模糊聚类算法的目标函数和迭代公式融入空域滤波数据项确定隶属度矩阵,完成CT图像病变区域的分割。实验结果表明,所提方法在人脑CT图像血块区域进行分割过程中,具有较高的分割效率和精度,对噪声具有较高的鲁棒性。
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