基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割
CT(Computed Tomography)图像分割是医学图像处理领域的重要任务之一,它的目标是将CT图像中的组织结构或病灶区域与背景进行有效的分离。模糊聚类(Fuzzy Clustering)算法是一种常用的图像分割方法,其中模糊C均值(FCM)算法是最经典的一种。本文将介绍基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法在MATLAB中的实现。
首先,我们需要了解CT图像分割的基本原理。CT图像是通过X射线扫描获得的,每个像素的灰度值代表了其对应位置的组织密度。图像分割的目标是找到组织结构或病灶区域的区域边界,以便进行后续的定量分析和诊断。
接下来,我们将介绍模糊C均值(FCM)算法的原理及其在CT图像分割中的应用。FCM算法基于模糊集合理论,它将每个像素与多个聚类中心关联,并为每个像素分配隶属度。FCM算法的目标是最小化聚类中心与像素之间的平均距离,从而实现聚类的最优化。
在MATLAB中,我们可以使用以下代码实现基于FCM的CT图像分割:
% 读取CT图像
image = imread