高斯滤波与改进FCM聚类算法在脑MRI图像分割中的应用

"这篇文章提出了一种基于高斯滤波和改进的模糊C均值（FCM）聚类算法的脑部磁共振（MR）图像分割新方法，旨在解决传统FCM聚类方法在脑部图像分割中无法得到理想结果的问题。通过高斯滤波去除噪声，并利用灰度直方图确定初始聚类中心，该方法对含有9%和5%噪声干扰的20个脑部MR图像样本进行了实验，结果显示了其准确性和效率。关键词包括：脑部MR图像、图像分割、高斯滤波、模糊C均值聚类以及灰度直方图。" 脑部磁共振图像分割是医学影像分析中的关键任务，它有助于识别和诊断各种脑部疾病。传统的模糊C均值（FCM）聚类算法因其灵活性和对复杂数据集的适应性而在图像分割中得到了广泛应用。然而，在处理脑部MR图像时，由于图像中的噪声、对比度低以及边界不清晰等问题，FCM算法可能会导致分割效果不佳。 为了解决这些问题，文章提出了结合高斯滤波和改进的FCM聚类的新策略。高斯滤波是一种广泛应用的降噪技术，它通过使用高斯函数对图像进行卷积来平滑图像，有效去除高频噪声，同时尽可能保留图像的边缘信息。在这个方法中，高斯滤波被用来预处理脑部MR图像，提高后续聚类算法的性能。 接下来，利用灰度直方图确定初始聚类中心是该方法的一个创新点。灰度直方图可以反映图像中各灰度级的分布情况，通过这种方式选择聚类中心，可以更准确地捕捉到图像的特征，从而提高分割的准确性。 实验部分，研究者使用了BrainWeb提供的20个含有9%和5%噪声的脑部MR图像样本。实验结果表明，该新方法在保持分割效率的同时，能够显著提高分割的精度，这对于临床诊断和研究具有重要意义。 关键词中的“脑部MR图像”是指本文的研究对象，而“图像分割”是目标任务，旨在将图像的不同区域分离出来；“高斯过滤”是改善图像质量的关键步骤；“模糊C均值聚类”是核心算法，经过改进后提高了分割效果；“灰度直方图”是确定聚类中心的有效工具，有助于优化算法性能。 这项工作为脑部MR图像的自动分割提供了一个新的解决方案，通过结合高斯滤波和优化的FCM聚类，增强了在有噪声图像上的分割能力，对于未来的医学影像分析研究有着重要的参考价值。