基于塔分割和多中心模糊聚类的医学图像分割

本文提出一种基于塔分割和多中心模糊C均值算法结合的无监督MR图像分割方法。文中采用根标记方法对塔图像进行过分割;在塔的最底层模糊图像上应用HSC(hierarchical subtractive clustering)计算初始的聚类中心及聚类数,进而应用FCM算法合并过分割的结果。由于塔分割有效地降低了聚类样本数和HSC自动获得有效的初始聚类中心和聚类数,实验结果表明,在聚类性能不变情况下显著地减少FCM算法的运算时间,从而实现医学图像的快速分割。