偏移场矫正模糊c-均值算法的matlab代码实现

资 源 简 介

偏移场矫正模糊c-均值算法的matlab代码实现

详 情 说 明

偏移场矫正模糊C均值算法是一种针对医学图像的改进分割方法，它在传统模糊C均值聚类基础上加入了偏移场建模能力。该算法能有效解决医学图像中常见的强度不均匀性问题，适用于MRI等医学影像的自动分析。

算法核心包含两个关键技术点：首先通过模糊C均值框架实现软分类，每个像素以隶属度形式归属于不同类别；其次引入偏移场模型来校正图像中的强度不均匀性，该场被建模为平滑变化的乘性因子。算法交替执行两个步骤：更新聚类中心与隶属度矩阵，以及估计偏移场参数。

在Matlab实现中需要注意几个关键环节：初始化阶段需合理设置聚类中心数量和初始偏移场；迭代过程要控制收敛条件避免过度计算；最后通过最大隶属度原则输出分割结果。值得注意的是，该算法对噪声相对敏感，预处理阶段建议配合适当的平滑滤波。