基于小波与中值滤波的MRI图像分割方法

"基于改进的双水平集的MRI图像快速分割方法" 本文主要介绍了一种针对MRI（磁共振成像）图像的快速分割方法，该方法结合了小波变换和中值滤波的去噪预处理，并在传统的双水平集模型中引入了自适应的加速因子。MRI图像常常存在高噪声和灰度不均匀的问题，这对图像分割带来了挑战。为了解决这些问题，作者朱家明、李祥健和徐婷宜提出了一种创新的解决方案。 首先，针对MRI图像中的多种噪声，如高斯噪声和椒盐噪声，文章采用了小波变换和中值滤波相结合的技术进行去噪处理。小波变换能有效地分解图像，在多尺度上分析噪声，从而去除高斯噪声；而中值滤波则对椒盐噪声有很好的抑制作用，因为它对局部区域内的极端值（噪声点）进行平滑处理。 接下来，作者在传统的双水平集模型基础上进行了改进。双水平集是一种用于图像分割的数值方法，通过演化曲线来寻找图像中的边界。在原始模型中加入了一个自适应的加速因子，这使得图像分割过程能够更快地收敛，大大提高了分割效率。同时，这种改进还保持了分割结果的精度，避免了由于快速分割而丢失图像的细节信息。 实验结果显示，使用该改进算法进行MRI图像分割，不仅显著提升了分割速度，而且具备较强的抗噪能力，能够较好地保留图像的原始特征。由于不需要重新初始化，这种方法在实际应用中更加便捷，为MRI图像的快速分析和诊断提供了有力支持。 该研究在MRI图像处理领域具有重要的实用价值，为医学图像分析提供了一种有效且快速的工具。关键词包括：水平集、图像分割、小波去噪和中值滤波。文章按照标准的学术格式进行了编排，包括中图分类号、文献标志码和文章编号，符合科学研究的规范要求。此外，文章还提供了开放科学标识码（OSID），便于其他研究者引用和追踪相关研究进展。