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磁共振图像分割的改进模糊可能c均值(ifpcm)算法

摘要

本文提出了一种改进的模糊可能c均值(IFPCM)方法来改进医学图像分割。该方法将模糊c均值(FCM)和可能c均值(PCM)函数相结合，不考虑目标函数的空间约束。它通过用高斯指数权修改传统PCM算法的目标函数来同时产生隶属度和可能性，以及每个聚类的常用点原型或聚类中心来实现。IFPCM避免了现有模糊聚类方法存在的各种问题，解决了FCM的噪声敏感性缺陷，克服了PCM的聚类重合问题。通过应用于受噪声影响的模拟MRI脑图像，对所提出的算法进行了评估，并与目前最流行的改进可能c均值技术进行了比较。定量结果表明，该算法对所有测试图像的分割效果都优于其他算法。

Hussian AbouSora, Said Ghoniemy, Sayed A. Banwan, E.A.Zanaty, Ashraf Afifi

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