基于改进的FLICM的医学图像分割研究

针对医学图像灰度分布模糊不确定、噪声污染重等特点,提出了一种新的FLICM的改进算法,以进一步提高医学图像的分割精度和算法抗噪性。对FLICM算法严格按照梯度下降法推导获得新的隶属度和聚类中心表达式,然后设计一种充分利用像素的灰度信息和局部空间信息的FLICM改进算法。相比于原FLICM算法的医学图像分割,其抗噪性能更强,分割精度更高。理论分析和实验测试结果表明,该改进算法更适用于医学临床诊断。