基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割

摘要：

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.

关键词：小波去噪、水平集、MR图像分割

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273352,61573307,61473249, 61473250

在线出版日期：2019-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：437-440