基于聚类预分割与标记分水岭算法的医学图像分割

摘要

针对传统的分水岭分割方法存在过分割和敏感性伪边缘的问题,本文提出了一种基于K-均值聚类预分割与控制标记分水岭的医学图像分割算法.首先,基于医学图像空间特征运用K-均值聚类对感兴趣区域和背景区域进行初始分割;然后在扩展最值变换的基础上做形态学开闭处理并且通过Prewitt滤波器进行边缘检测;最后利用控制标记分水岭算法在给出内部和外部标记后用强制最小技术修正梯度幅度图像并与形态学图像叠加,以降低过分割和减少伪边缘的数量.在MRI图像分割实验结果分析中,本文提出的方法比传统的分水岭算法在分割效果上有显著的改善,具有较强的抗噪性能和边缘定位能力,能够更好地满足医学图像的分割要求.