超声图像 Ncut 分割中相似度矩阵的构造方法

本发明公开了一种超声图像Ncut分割中相似度矩阵的构造方法，具体步骤如下：

1. 对超声图像进行预处理；
2. 使用简单线性迭代聚类方法对超声图像进行过分割，产生边界不规则的匀质子区域；
3. 利用子区域的平均灰度信息作为构造Ncut相似度矩阵的一个特征；
4. 通过灰度共生矩阵计算每个子区域的纹理特征，包含六个特征及其四个方向，共24个纹理特征；
5. 将这24个数据组成一个纹理特征向量，作为构造Ncut相似度矩阵的另一个特征；
6. 计算所有子区域两两之间特征的距离；
7. 将上述距离以一定的比例结合，构造一个新的Ncut相似度矩阵计算公式；
8. 将其应用于基于Ncut聚类的超声图像分割中，得到良好的分割结果。

该方法克服了超声图像多噪声、低对比度的问题，能够有效地分离肿瘤区域和背景区域。

本发明公开了一种超声图像 Ncut 分割中相似度矩阵的构造方法。包含以下步骤：对超声图像进行预处理；用简单线性迭代聚类方法对超声图像过分割产生边界不规则的匀质子区域；利用子区域的平均灰度信息作为构造 Ncut 相似度矩阵的一个特征，同时通过灰度共生矩阵来计算每个子区域的纹理特征，包含六个特征及其四个方向共 24 个纹理特征，这 24 个数据组成一个纹理特征向量即造 Ncut 相似度矩阵的另一个特征；计算所有子区域两两之间特征的距离，并将二者以一定的比例结合构造一个新的 Ncut 相似度矩阵计算公式。将其用于基于 Ncut 聚类的超声图像分割中,得到了良好的分割结果，克服了超声图像多噪声、低对比度的问题，能够有效的分离肿瘤区域和背景区域。