几何距优化质心结合隶属度约束的RFCM脑MRI图像分割算法

"本文提出了一种基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值（RFCM）的脑MRI图像分割算法，旨在解决现有图像分割方法存在的聚类复杂和精度不足的问题。该算法首先使用软集表示像素，计算像素与质心的距离，随后根据最小距离原则进行聚类。接着，通过模糊软集和连通区域的几何距选择合适的质心，并用新质心更新像素的隶属度值，实现模糊聚类。实验在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上进行，结果表明提出的混合算法在Jaccard系数和分割精度上优于其他对比算法，证明了其优秀性能。" 在图像处理领域，图像分割是关键步骤之一，它有助于从复杂的背景中提取出感兴趣的目标或结构。传统的分割方法可能面临聚类困难和精度不高的挑战。为了解决这些问题，本研究引入了软集合理论，这是一种处理不确定性和不精确信息的有效工具。软集可以灵活地表示和处理像素集合，使得像素的归属程度可以根据其特征动态调整。 质心计算在聚类分析中扮演着核心角色。在本文的算法中，首先计算每个像素到质心的几何距离，这有助于确定像素所属的类别。通过寻找像素与质心之间的最短距离，可以将像素有效地分配到相应的聚类中，从而简化聚类过程。 模糊C-均值（FCM）是一种常见的模糊聚类算法，它允许像素同时属于多个类别，以提高分割的准确性。然而，为了适应更复杂的情况，研究者引入了粗糙区域的概念，这增加了对边界像素处理的灵活性。模糊软集的定义使FCM能够处理不确定性，通过将输入图像转化为二值图像，可以更好地识别连通区域，并计算它们的几何距，以选择更合适的质心。 在实际应用中，特别是在医学图像分析中，分割精度至关重要。本论文的算法通过利用优化的质心和隶属度约束，提高了分割的准确性。在Allen Brain Atlas等医学数据库上的实验结果显示，提出的混合算法在Jaccard系数和分割精度（SA）上优于其他比较算法，这表明该方法在脑MRI图像分割任务中具有显著优势。 这项工作创新性地融合了几何距优化、软集合理论、质心计算、粗糙区域和模糊C-均值，提出了一种高效且精确的图像分割算法，尤其适用于医疗图像处理。这一成果不仅改进了现有的分割技术，也为未来在复杂场景下的图像分析提供了新的思路和方法。