基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割

• 作者: 徐丽 朱家明 李祥健
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波去噪 水平集 MR图像分割
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 437-440
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2019.04.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐丽	扬州大学信息工程学院	18	89	5.0	9.0
2	朱家明	扬州大学信息工程学院	13	49	4.0	6.0
3	李祥健	扬州大学信息工程学院	3	0	0.0	0.0