發(fā)布時(shí)間：2017-10-14 18:15

  本文關(guān)鍵詞：基于Curvelet變換和多目標(biāo)粒子群的混合熵MRI圖像多閾值分割

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【摘要】：針對(duì)因噪聲干擾多、灰度不均勻、目標(biāo)邊界模糊導(dǎo)致的核磁共振成像(MRI)圖像難以精確分割的問(wèn)題,提出了一種基于Curvelet變換和多目標(biāo)粒子群(MOPSO)的混合熵MRI圖像多閾值分割算法。首先,對(duì)待分割MRI圖像進(jìn)行Curvelet分解,提取低頻子帶和高頻細(xì)節(jié)子帶構(gòu)建概貌-細(xì)節(jié)灰度級(jí)矩陣模型,以提高算法的目標(biāo)細(xì)節(jié)表示能力;其次,同時(shí)考慮目標(biāo)與背景的類(lèi)間差異性與類(lèi)內(nèi)均勻性,將提出的二維多閾值倒數(shù)熵和倒數(shù)灰度熵組合定義為混合熵,作為多目標(biāo)粒子群算法的目標(biāo)函數(shù),協(xié)同搜索得到最優(yōu)的分割多閾值,以實(shí)現(xiàn)MRI圖像的精確分割;最后,為提高算法的求解速度,提出了二維倒數(shù)熵和倒數(shù)灰度熵多閾值選取的梯度算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與二維tsallis熵、自動(dòng)細(xì)菌覓食分割法(ABF)和改進(jìn)的Otsu多閾值分割算法相比,所提方法對(duì)灰度不均和含噪的MRI圖像具有更好的適應(yīng)性,分割結(jié)果更為精確。
【作者單位】： 河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;常州市傳感網(wǎng)與環(huán)境感知重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 核磁共振成像 Curvelet變換 多目標(biāo)粒子群 二維倒數(shù)熵 二維倒數(shù)灰度熵
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41306089) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20130240)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技術(shù)是一種生物磁自旋成像技術(shù),它可以直接做出各個(gè)方向的體層圖像。同用X射線(xiàn)進(jìn)行檢查的電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT)圖像相比,MRI以其非介入性、非損傷性、多角度多參數(shù)成像、高度的軟組織分辨能力等優(yōu)點(diǎn),

【相似文獻(xiàn)】

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