基于Curvelet变换和多目标粒子群的混合熵MRI图像多阈值分割

发布时间：2017-10-14 18:15

  本文关键词：基于Curvelet变换和多目标粒子群的混合熵MRI图像多阈值分割

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【摘要】：针对因噪声干扰多、灰度不均匀、目标边界模糊导致的核磁共振成像(MRI)图像难以精确分割的问题,提出了一种基于Curvelet变换和多目标粒子群(MOPSO)的混合熵MRI图像多阈值分割算法。首先,对待分割MRI图像进行Curvelet分解,提取低频子带和高频细节子带构建概貌-细节灰度级矩阵模型,以提高算法的目标细节表示能力;其次,同时考虑目标与背景的类间差异性与类内均匀性,将提出的二维多阈值倒数熵和倒数灰度熵组合定义为混合熵,作为多目标粒子群算法的目标函数,协同搜索得到最优的分割多阈值,以实现MRI图像的精确分割;最后,为提高算法的求解速度,提出了二维倒数熵和倒数灰度熵多阈值选取的梯度算法。实验结果表明:与二维tsallis熵、自动细菌觅食分割法(ABF)和改进的Otsu多阈值分割算法相比,所提方法对灰度不均和含噪的MRI图像具有更好的适应性,分割结果更为精确。
【作者单位】： 河海大学物联网工程学院;常州市传感网与环境感知重点实验室;
【关键词】： 核磁共振成像 Curvelet变换 多目标粒子群 二维倒数熵 二维倒数灰度熵
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41306089) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130240)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术是一种生物磁自旋成像技术,它可以直接做出各个方向的体层图像。同用X射线进行检查的电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像相比,MRI以其非介入性、非损伤性、多角度多参数成像、高度的软组织分辨能力等优点,

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本文编号：1032458