1.一种结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法,其特征在于,包括如下步骤:Step1.给定类别数c,模糊加权指数m,邻域尺寸L,偏移场b;
Step2.通过下式提取每个像素xk对应的邻域Pk:Pk={xr,r∈Nk};
Step3.通过下式计算Pk的权重向量Bk:Step4.利用K-means方法所得结果初始化聚类中心Vi;
Step5.通过下式得到新的隶属度函数Step6.通过下式得到新的聚类中心(t+1)
Step7.通过下式得到偏移场b :Step8.若迭代前后两次聚类中心差小于阈值和/或迭代次数达到阈值时输出结果;否则返回Step5。
2.根据权利要求1所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法,其特征在于:所述 和 通过应用拉格朗日乘数法分别对下式中的每个变量求偏导得到:
3.根据权利要求1或2所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法,其特征在于:K=βσ。
4.根据权利要求3所述的结合加权邻域信息与偏移场恢复的脑MR图像分割方法,其特征在于:β取为1。