结合非局部信息的模糊聚类脑MR图像分割

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为降低噪声以及偏移场的影响,提出一种基于非局部空间信息的FCM模型。引入非局部信息,克服传统的空间信息仅依赖邻域灰度信息,导致精度不高的缺点,使其在降低噪声影响的同时保持细长拓扑结构区域信息;利用多元高斯分布模型对图像灰度分布进行拟合,构造距离函数,降低传统欧式距离导致鲁棒性不足的影响;利用基函数的线性组合对偏移场进行拟合,将偏移场参数化并耦合到FCM框架下,降低灰度不均匀对分割的影响。实验结果表明,该模型可以得到更精确的分割结果。
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