發(fā)布時間：2017-10-14 18:15

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

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【摘要】：針對因噪聲干擾多、灰度不均勻、目標邊界模糊導(dǎo)致的核磁共振成像(MRI)圖像難以精確分割的問題,提出了一種基于Curvelet變換和多目標粒子群(MOPSO)的混合熵MRI圖像多閾值分割算法。首先,對待分割MRI圖像進行Curvelet分解,提取低頻子帶和高頻細節(jié)子帶構(gòu)建概貌-細節(jié)灰度級矩陣模型,以提高算法的目標細節(jié)表示能力;其次,同時考慮目標與背景的類間差異性與類內(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,作為多目標粒子群算法的目標函數(shù),協(xié)同搜索得到最優(yōu)的分割多閾值,以實現(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。實驗結(jié)果表明:與二維tsallis熵、自動細菌覓食分割法(ABF)和改進的Otsu多閾值分割算法相比,所提方法對灰度不均和含噪的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)境感知重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 核磁共振成像 Curvelet變換 多目標粒子群 二維倒數(shù)熵 二維倒數(shù)灰度熵
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41306089) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項目(BK20130240)~~
【分類號】：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方向的體層圖像。同用X射線進行檢查的電子計算機斷層掃描(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,

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本文編號：1032458