论文研究基于密度聚类的医学图像分割DCMIS.pdf

为了克服聚类算法对灰度不均匀和有噪声的医学图像分割存在鲁棒性较差等缺点，提出一种基于核密度估计的密度聚类方法分割医学图像。在分析DENCLUE密度聚类算法的思想及爬山策略存在的三个问题的基础上，改进了此密度聚类的爬山策略，并设计了适合于人体组织器官图像分割的DCMIS(DensityClusteringbasedMedicalImageSegmentation)算法。该算法先用核密度估计数学模型描述医学图像，然后用改进的爬山算法识别聚类，最后根据聚类分割医学图像。该算法有容忍大量噪声数据等特性。