基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割.docx

基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割
基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割
摘要：图像分割是图像处理的重要步骤之一，它在计算机视觉、医学影像、机器人等领域有着广泛的应用。本文提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法来进行弥散张量成像图像分割。该算法结合了模糊C均值聚类算法的优点，通过引入弥散张量成像技术，能够更好地处理图像中的噪声和纹理信息，提高图像分割的准确性和稳定性。实验证明，该算法在弥散张量成像图像分割问题上具有较好的效果。
关键词：图像分割，弥散张量成像，模糊C均值聚类
1.引言
图像分割是将图像划分为若干个具有一定意义的子区域的过程，是图像处理中的关键步骤之一，对于提取图像中的目标信息、分析图像内容具有重要作用。近年来，随着计算机技术的发展和图像处理技术的广泛应用，图像分割在计算机视觉、医学影像、机器人等领域得到了广泛的研究。
2.相关工作
传统的图像分割方法包括阈值法、区域生长法、边缘检测等。这些方法在某些情况下可以得到较好的结果，但也存在一些问题，比如对于噪声和纹理信息的处理能力有限。
3.弥散张量成像技术
弥散张量成像是一种基于磁共振成像技术的影像方法，可以用来对物体的弥散状态进行可视化。弥散张量成像提供了一种非侵入式的方式来研究物质内部的弥散过程，广泛应用于医学影像领域。在图像分割中，利用弥散张量成像技术可以提取出图像中的弥散信息，从而增加图像分割的准确性和稳定性。
4.改进模糊C均值聚类算法
模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，它能够将每个数据点划分到多个聚类中心，而不仅仅是单个聚类中心。然而，传统的模糊C均值聚类算法对于图像分割问题存在一些问题，特别是在处理噪声和纹理信息时效果较差。
为了改进模糊C均值聚类算法的图像分割能力，本文提出了一种改进的算法。该算法在传统的模糊C均值聚类算法的基础上引入了弥散张量成像技术，通过利用弥散信息来优化聚类结果。具体步骤如下：
1）利用弥散张量成像技术提取图像的弥散信息。
2）将弥散信息与原始图像进行融合，得到一幅新的图像。
3）将新图像输入到模糊C均值聚类算法中进行聚类，得到最终的分割结果。
5.实验结果与分析
本文在多个图像数据集上进行了实验，评估了改进的模糊C均值聚类算法在弥散张量成像图像分割问题上的效果。实验结果表明，与传统的模糊C均值聚类算法相比，该算法在分割结果的准确性和稳定性上都有一定的提升。
6.结论与展望
本文提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法的弥散张量成像图像分割方法。实验结果表明，该算法在处理图像中的噪声和纹理信息上具有较好的效果。然而，目前的工作还存在一些问题，比如算法的计算复杂性较高等。未来的工作可以进一步优化算法的性能，提高其在实际应用中的适用性。
参考文献：
1.黄晓东，李明，谭力.弥散张量成像在图像分割中的应用[J].电子科技，2014，27(1)：152-156.
2.XuJ,GaoY,ZhangY.Improvedfuzzyc-meansclusteringforimagesegmentation[J].ComputerEngineeringandApplications,2015,51(1):162-166.