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混合熵MRI图像多阈值分割
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2017-12-09
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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一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。
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