基于GPGPU的快速医学图像FCM分割算法

由于医学图像生成容易受到空间时间影响,噪声较大,具有不确定性,传统的硬分割方法很难取得理想的分割结果.模糊分类技术能很好地处理医学图像中的不确定性,却由于计算量大不能保证实时性.灰度统计方法和通用计算图形处理器技术的引入,保证了初始聚类中心的准确性.又由于模糊C均值聚类算法是可并行的,将其改进并在图形处理器上完成计算,降低了算法迭代次数和计算时间,保证了实时性.实验结果表明,使用该方法对医学图像分割得到了良好的结果.