基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割

徐丽; 朱家明; 李祥健

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基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割

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针对脑部MR图像具有高噪声、灰度不均和难分割的特点,提出了基于小波去噪和双水平集的脑部MR图像分割模型.对于MR图像中存在较大噪声伪影的问题,引入小波变换来去除噪声,对图像进行预处理.对传统的DCV模型进行改进,对去噪后的图像进行分割,得出最终的分割效果图.实验表明,该模型可有效解决脑部MR图像存在的高噪声、灰度不均和多目标的问题,有较强的抗噪性,保留了图像的细节信息,无需重新初始化,取得了较好的分割效果.

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来源
《无线电通信技术》 |2019年第4期|437-440|共4页
作者
徐丽; 朱家明; 李祥健;
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作者单位

扬州大学信息工程学院;

江苏扬州225127;

扬州大学信息工程学院;

江苏扬州225127;

扬州大学信息工程学院;

江苏扬州225127;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
小波去噪; 水平集; MR图像分割;

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