基于小波变换的医学图像分割方法研究与应用

本篇文档是关于MATLAB图像分割的毕业设计，主要关注于数字图像的多分辨率分析处理方法，特别是利用小波变换进行医学图像分割的研究。图像分割在计算机视觉和图像处理领域中扮演着关键角色，它能够帮助识别、分析和理解图像中的目标对象，对于医学图像尤其如此，因为准确的分割可以支持疾病的早期检测和精确的诊断。 首先，文档概述了图像分割的基本概念，强调了它是图像技术研究中的核心课题，并提到了医学图像分割作为其中的重要分支，因其复杂性和挑战性而备受关注。尽管已经有许多传统的分割方法如双峰法和最大类方差自动阈值法被提出，但作者特别关注的是基于小波变换的新方法。 小波变换作为一种多分辨分析工具，能捕捉到图像在不同尺度下的细节信息，这对于医学图像中可能存在各种尺度特征的目标非常适用。在论文中，作者详述了这一过程，即通过小波变换处理图像的灰度直方图，然后从大尺度系数逐渐向下，寻找最合适的灰度阈值来实现分割。这种方法的优势在于它能够在保持局部细节的同时，考虑全局的图像特性，提高了分割的准确性。 通过实验对比，研究者展示了基于小波变换的图像分割方法在实际应用中的优越性能，能够实现对目标的稳定、实时分割，且分割效果显著优于传统方法。在医学图像处理中，这种技术有助于医生更准确地定位病变区域，提高诊断的精度。 关键词"小波变换"和"图像分割"反映了论文的核心技术，而"阈值"则表明了在图像处理中选择合适分割边界的重要性。这篇毕业设计不仅提供了新的图像分割策略，也为医疗影像分析领域提供了实用的技术手段，具有较高的学术价值和实际应用潜力。