[发明专利]一种基于改进QPSO的FCM医学图像分割方法在审
| 申请号： | 201810677834.4 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN108898602A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 郭剑;沈晓;韩崇;肖甫;周剑;王娟;孙力娟 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明针对医学图像中不同软组织之间或者软组织与病灶之间边界模糊、细微结构分布复杂等特点，引入模糊聚类技术，并利用改进的量子粒子群算法进行优化，在此基础上提出一种图像分割方案。本发明利用一种新的改进量子粒子群优化算法，有效改善了标准模糊Ｃ均值模糊聚类算法对初始聚类中心依赖，易于陷入局部最优的缺陷,从而使得医学图像得到更好的分割。由于本发明提供的方法在给定初始条件后总能有效地进行收敛，因此该方法对于处理医学图像中经常存在的模糊以及边界不清等问题具有较好的效果。利用本发明提供的方法可以在处理医学图像的过程中保留更多的原始信息，其鲁棒性要高于硬性聚类等其他分割算法。 | ||
| 搜索关键词： | 医学图像 软组织 模糊 初始条件 量子粒子群优化算法 量子粒子群算法 初始聚类中心 模糊聚类技术 模糊聚类算法 医学图像分割 改进 分割算法 图像分割 细微结构 原始信息 鲁棒性 有效地 病灶 聚类 收敛 引入 分割 保留 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进QPSO(Quantum Particle Swarm Optimization)的FCM(Fuzzy C‑Means)医学图像分割方法，其特征在于包含以下步骤：步骤1：输入一张医学图像；步骤2：设定模糊指数m，迭代停止阈值e，并对给定的医学图像提取灰度特征，做灰度直方图，确定聚类数目为c；步骤3：利用改进的量子粒子群找到最佳聚类中心；步骤4：利用得到的最佳粒子，即医学图像的聚类中心，计算医学图像中每个像素点到聚类中心的隶属度，以其为依据，确定医学图像中每个像素的最后归属；步骤5：输出最终的医学图像分割结果。
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