磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，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(gè)算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來進(jìn)行函數(shù)升級，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進(jìn)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(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
標(biāo)簽：
MRI
小波分解
圖像去噪
分割
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：zhichenglu
