基于小波变换的医学图像分割研究——含MATLAB源码的毕业论文

"这篇毕业论文主要探讨了数字图像的多分辨率分析处理方法，特别是基于小波变换的医学图像分割技术。论文中包含了MATLAB程序源代码，共有30页的内容，涉及双峰法、最大类间方差自动阈值法以及小波变换的图像分割方法。" 在图像处理领域，图像分割是一项关键的技术，它能够将图像分解成具有不同特征的区域，这对于理解和分析图像至关重要。在医学图像分析中，图像分割的应用尤为重要，因为它可以帮助医生清晰地识别出解剖结构和病灶区域，从而提高诊断的准确性和效率。 论文首先提到了双峰法，这是一种基于图像灰度直方图的分割方法，它假设图像的灰度分布存在两个明显的峰值，分别代表前景和背景，通过寻找这两个峰值之间的边界来确定分割阈值。 接着，论文介绍了最大类间方差自动阈值法。这种方法利用统计原理，寻找使类间方差最大的阈值，以实现前景和背景的最佳分离。最大类间方差法适用于背景和前景对比度明显的图像，但可能在复杂背景下表现不佳。 论文的重点在于基于小波变换的图像分割方法。小波变换提供了一种多分辨率分析工具，可以同时捕捉图像的细节信息和全局特性。在图像分割中，通过对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换，可以得到不同尺度下的特征信息。从大尺度系数开始，逐渐细化到小尺度系数，可以逐步定位出适合的灰度阈值，从而实现图像的分割。 实验结果显示，采用这种小波变换的分割方法能实现实时且稳定的图像目标提取，分割效果优良。这种方法的优点在于其适应性强，对于图像的非均匀性和复杂性有较好的处理能力。 论文最后总结，尽管已经提出了上千种图像分割方法，但医学图像分割仍然是一个挑战性问题。小波变换为解决这一问题提供了一种有效途径，其结合了传统方法与现代理论，有望进一步提升医学图像处理的性能。 关键词：小波变换；图像分割；阈值 这篇论文深入研究了基于小波变换的医学图像分割技术，并通过MATLAB实现，为相关领域的研究者提供了宝贵的理论知识和实践参考。