磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究

尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C 均值 (简称FFCM )聚类算法。该算法利用K 均值聚类结果指导模糊聚类的初始化 ,使模糊聚类的迭代次数明显减少 ,从而极大地提高模糊聚类的速度。实际应用表明 ,FFCM的分割速度比FCM快 6 5倍以上 。