基于连通域标记与K-均值聚类的数字人脑图像自动分割

"数字人图像的自动分割方法" 在数字人研究中，图像分割是一项至关重要的技术，它对于构建高质量的三维人体模型具有决定性影响。传统的手动或半自动分割方法在处理大量的数字人切片图像时，效率和精度往往无法满足需求。针对这一问题，一种结合连通域标记和K-均值聚类的自动化分割方法被提出，旨在减少人工干预，提高分割的准确性和稳定性。 该方法首先利用连通域标记技术对数字人的脑组织进行初步分割，生成脑组织的初始区域。连通域标记是图像处理中的基本操作，它能有效地将相同属性（如颜色、灰度值）的像素连接起来，形成连贯的区域，从而在图像中找出特定组织的边界。 接着，通过腐蚀操作进一步精确提取脑组织的边界，消除可能存在的噪声和不规则边缘，使得分割结果更为精确。腐蚀操作是一种形态学运算，它可以缩小目标区域，有助于去除小的孤立噪声点或细化边缘。 随后，该方法进入色彩空间的关键步骤，在RGB空间内分析图像的直方图，确定聚类中心。直方图可以反映图像像素值的分布情况，通过分析直方图，可以找到区分不同组织的最佳聚类点。在此基础上，使用K-均值聚类算法，以欧几里得距离作为相似性的衡量标准，对脑组织中的白质进行分割。K-均值聚类是一种常见的无监督学习方法，适用于将数据集划分成K个不同的群组，每个群组内的数据点相互之间的相似度较高，而群组间的相似度较低。 实验在首例中国女性数字化可视人体数据集的序列脑切片图像上进行，结果表明该方法在分割准确度和连续分割性能上表现出色。无论是颅脑分离还是脑内深度结构的自动提取，都能够得到较好的效果，为后续的三维重建提供了坚实的基础。 这种基于连通域标记和K-均值聚类的分割方法为解决数字人切片图像分割问题提供了一种有效且自动化的解决方案，尤其对于复杂且多变的脑切片图像，它的应用潜力巨大，有望推动数字人研究领域的进步。同时，这种方法也对其他类型的复杂图像分割任务具有一定的借鉴意义。