基于像素聚類進行圖像分割的算法
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B型心臟超聲圖像分割是計算心功能參數(shù)前重要的一步。針對超聲圖像的低分辨率影響分割精度及基于模型的分割算法需要大樣本訓練集的問題，結合B型心臟超聲圖像的先驗知識，提出了一種基于像素聚類進行圖像分割的算法。首先，通過各向異性擴散處理圖像；然后，使用一維K-均值對像素進行聚類；最后，根據(jù)聚類結果和先驗知識將像素值修改為最佳類中心像素值。理論分析表明該算法可以使圖像的峰值信噪比（ PSNR）達到最大值。實驗結果表明：所提算法比大津算法等更準確，PSNR較大津算法提高11. 5%；即使在單張圖像上也可以進行分割，且適應于分割任意形狀的超聲圖像，有利于更準確地計算各種心功能參數(shù)。
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