基于高斯马尔可夫随机场的噪声抑制人脑MRI图像分割方法

本文探讨了一种创新的图像分割技术，即高斯马尔可夫随机场在人脑磁共振成像（MRI）图像分割中的应用。传统的聚类分割方法，依赖于像素灰度值的相似性进行分类，对于存在强噪声或边缘模糊的人脑MRI图像，其效果往往不理想。为了克服这一问题，研究者提出了一种结合空间信息和高斯马尔可夫随机场的方法。 首先，论文介绍了模糊C均值聚类算法，这是一种能够有效抵抗噪声的图像分割技术，被用于对人脑MRI进行初步分割，以减轻噪声的影响。然而，马尔可夫随机场由于其固有的空间相关性，特别适用于捕捉图像纹理和边缘特征，因此在MRI分割中展现出了显著的优势。 然而，马尔可夫随机场对噪声的敏感性是其潜在的缺点，过高的噪声可能导致分割结果出现噪点扩大或边缘外扩。鉴于人脑MRI的灰度分布具有高斯特性，研究人员构建了基于高斯函数的马尔可夫随机场模型，这个模型能够更好地适应MRI图像的分布模式，提高了分割的精度和鲁棒性。 为了验证新算法的有效性，作者使用了大量的人脑MRI数据进行实验。实验结果显示，该高斯马尔可夫随机场的人脑MRI图像分割方法不仅能够获得更好的分割效果，而且在抗噪声和鲁棒性方面有了显著提升。通过中图分类号TP391和文献标识码A，可以确认这篇文章属于计算机科学与技术领域，主要关注图像处理和机器学习在医学图像分析中的应用。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合空间信息模糊C均值聚类和高斯马尔可夫随机场的新型人脑MRI图像分割技术，旨在提高图像分割的精度和抗噪性能，为医学图像分析提供了一种有效的工具。