基于偏置场矫正的模糊C均值聚类算法

资 源 简 介

基于偏置场矫正的模糊C均值聚类算法

详 情 说 明

在医学影像分析领域，图像的非均匀性（如MRI中的偏置场效应）会显著影响分割算法的准确性。传统模糊C均值聚类（FCM）对这种非均匀性敏感，而结合偏置场矫正的改进算法能有效解决这一问题。

算法核心思想分为双路径处理：一方面通过偏置场估计模块建模图像的非均匀照射场，使用低阶多项式拟合全局亮度变化；另一方面在FCM目标函数中引入偏置场补偿项，使聚类过程动态修正灰度畸变。这种耦合优化使得聚类中心计算时能区分真实组织差异与人工伪影。

相比标准FCM，该改进具有三大优势：1）对亮度不均匀性的鲁棒性显著提升；2）保留FCM软分割特性，适合组织边界模糊的医学图像；3）无需预先进行单独的偏置场矫正步骤，实现端到端优化。典型应用场景包括脑部MRI的灰质/白质分割，其中场强不均匀可能导致传统方法将同一组织误分为不同类别。

实现时需注意正则化参数的选取，过强的偏置场约束会导致矫正不足，而过弱则可能过度拟合噪声。实际调试中可采用多分辨率策略，先在低分辨率图像上估计偏置场，再逐步细化。该算法虽计算量略大于标准FCM，但现代GPU加速已能实现临床可接受的运行效率。