结合非局部信息的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型

摘要：

磁共振图像由于成像机制的影响往往导致图像中含有噪声和偏移场,使得传统方法很难得到较好的分割结果.为此,在模糊C均值模型的基础上提出一种分割与偏移场恢复耦合模型.首先构建基于非局部信息的邻域正则项,使得在降低噪声影响的同时能有效地保留图像结构信息；其次在模型求解时引入人工蜂群算法,使得模型能快速逼近凸优解.实验结果表明,该模型对噪声和偏移场均具有较好的鲁棒性,可得到较准确的分割和偏移场矫正结果.

关键词：磁共振图像、模糊C均值、图像分割、非局部信息、偏移场

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173072;国家自然科学青年基金61003209;江苏省自然科学基金BK2011824;江苏省高校自然科学研究项目10KJB520012

在线出版日期：2013-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：526-532,540