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(jù)不同的應(yīng)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(guān)的小波系數(shù)進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數(shù)估計,同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進行函數(shù)升級,以便獲得最佳萎縮函數(shù),進一步提高圖像的質(zhì)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(yīng)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?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對目標函數(shù)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(chǔ).通過實驗,我們發(fā)現(xiàn),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(yù)期的目的.
標簽:
MRI
小波分解
圖像去噪
分割
上傳時間:
2013-04-24
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