磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數估計，同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級，以便獲得最佳萎縮函數，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發現，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
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