一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法技术

本发明专利技术一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法，该方法首先使用多个基曲面乘以权重以拟合偏移场曲面，并作为乘子项引入目标函数，通过迭代求解使得拟合的偏移场曲面逐渐接近真实偏移场；然后，将方法提升到区间二型模糊领域，使得方法能够更好地处理迭代过程中的模糊分界问题，提升方法处理模糊问题的能力；进而考虑邻域空间像素信息，并加入到目标函数中，增加邻域空间信息。本发明专利技术方法提升了处理模糊问题的能力，合理地利用了邻域信息，在磁共振图像上得到的偏移场校正与分割结果取得了明显改善，具有广阔的市场前景与应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法
本专利技术涉及一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法，模糊聚类和图像分割技术在图像应用领域具有广泛应用，隶属于数字图像处理领域。
技术介绍
图像分割是以图像特征信息为依据，将图像分为若干具有特性且互不重叠区域的图像处理技术。图像分割得到的图像区域内部具有共同视觉特性，图像区域组成了图像的简化形式，便于图像理解与图像分析。图像分割是计算机视觉领域和图像识别的重要预处理技术。因此，研究快速、鲁棒以及准确的图像分割方法具有重要意义。传统图像分割方法可以按照方法原理分类，较为常见的方法类别有：基于阈值的分割方法、基于活动轮廓的分割方法、基于聚类的分割方法和基于神经网络的分割方法等。与可见光图像成像原理不同，磁共振成像图像根据强磁场中物体所含氢质子从共振进动状态恢复的弛豫时间长短作为图像强度。磁共振图像在脑组织的成像方面具有优势，这使得其在许多神经与大脑的疾病诊断与观察上被广泛使用。同种脑组织磁共振的弛豫时间相同，反映出来的图像强度也相同，因此可以依据磁共振图像标记出脑组织如：灰质、白质和脑脊液等。虽然有许多经典图像分割方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：第一步：确定聚类中心数c，以及模糊因子m的上下界m1和m2，然后依据聚类中心个数初始化所有聚类中心vi，以及偏移场基平面权重列向量w，选择z个互相正交的基曲面；准备代入如下目标函数迭代；目标函数定义为：

【技术特征摘要】
1.一种多曲面估计区间二型模糊聚类磁共振脑图像分割方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：第一步：确定聚类中心数c，以及模糊因子m的上下界m1和m2，然后依据聚类中心个数初始化所有聚类中心vi，以及偏移场基平面权重列向量w，选择z个互相正交的基曲面；准备代入如下目标函数迭代；目标函数定义为：其中，xj表示所得到的磁共振图像在第j个像素的强度值，uij是第j个样本相对于第i个聚类中心的模糊隶属度，wT表示w的转置，Sj表示基曲面列向量，其中的元素为基曲面第j个像素的灰度值；xr表示邻域最接近像素的灰度值，定义为：其中，Ne()表示像素的8邻域像素，k属于j的8邻域，xk表示k像素的灰度值，P(j,k)表示j到k高斯距离的倒数；从其表达式可以看出该项计算考虑了高斯空间距离以及与中心像素的灰度值差距；H(xj,xr)表示空间信息权重，定义为：H(xj,xr)同时考虑高斯空间距离以及与中心像素的灰度值差异；第二步：求出隶属度最大值与最小值其中是令目标函数的拉普拉斯乘子式关于隶属度uij的一阶偏导等于0得到；其中Sr是xr的对应基平面列向量值；第三步：计算初始质心vi_o：是令目标函数的拉普拉斯乘子式关于聚类中心vi的一阶偏导等于0得到；第四步：已知模糊因子m的上下界m1和m2，初始质心vi_o，以及偏移场基平面权重列向量w，要使目标函数F(u,v,w)最小化；先令质心的左端和右端都等于初始质心：令隶属度uij的左端和右端满足条件：然后将得到的隶属度的左端和右端代入下列公式得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：白相志，刘子超，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11