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基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割
标题：基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割
摘要：
脑部疾病诊断是临床工作中的重要任务。而脑部MR图像分割是脑部疾病诊断的前提之一。然而，脑部MR图像受到众多噪声的影响，如椒盐噪声和高斯噪声，这给图像分割带来了挑战。为了提高分割结果的准确性，本文提出一种基于小波去噪和改进DCV（DiscreteCurveletTransform）的脑部MR图像分割方法。该方法首先利用小波去噪技术对脑部MR图像进行去噪处理，有效降低了噪声的影响。然后，利用改进DCV算法对去噪后的图像进行特征提取和图像分割。实验结果表明，该方法在脑部MR图像分割中取得了较好的分割效果，具有很好的应用前景。
关键词：小波去噪，DCV，脑部MR图像，分割
1.引言
随着医学成像技术的发展，脑部MR图像已成为临床常用的诊断手段之一。然而，脑部MR图像受到众多噪声的影响，如椒盐噪声和高斯噪声，这会导致分割结果的不准确性。因此，如何提高图像分割的准确性成为一个重要的课题。
2.相关工作
过去的研究工作中，很多学者利用小波变换对脑部MR图像进行去噪处理。小波变换是一种有效的信号分析工具，可以将信号分解成不同频率的子信号。然后，通过对子信号的适当组合和逆变换，可以实现对信号的去噪处理。然而，传统的小波去噪方法在处理过程中存在着失真和边缘模糊等问题。因此，改进小波去噪方法的研究成为了当前的研究热点之一。
3.方法
本文提出了一种基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割方法。首先，利用小波变换对脑部MR图像进行去噪处理。具体而言，采用小波阈值去噪方法，通过选取合适的阈值对小波系数进行修剪，去除噪声信号的影响。然后，利用改进DCV算法对去噪后的图像进行特征提取和图像分割。DCV是一种将曲线块与小波变换的优点结合起来的图像处理方法，能够更好地保留曲线和边缘信息。在原始DCV算法的基础上，本文对其进行了改进，提高了分割的准确性。最后，对比实验结果进行分析和评估。
4.实验与结果
本文选取了一组脑部MR图像进行实验，将提出的方法与传统的小波去噪方法和原始DCV算法进行对比。实验结果表明，通过小波去噪处理，可以有效降低噪声的影响，提高图像分割的准确性。同时，通过对DCV算法的改进，可以进一步提高分割结果的准确性和稳定性。对比结果显示，提出的方法在脑部MR图像分割中取得了优于传统方法的分割效果。
5.结论
本文提出一种基于小波去噪和改进DCV的脑部MR图像分割方法。该方法在脑部MR图像分割中取得了较好的分割效果，具有很好的应用前景。然而，本文的研究还存在一些局限性，如数据集的规模较小以及特征提取的精度有限等。今后的研究可以进一步探索更多的特征提取方法和图像分割算法，以提高脑部MR图像分割的准确性和稳定性。
致谢：
感谢所有对本研究作出贡献的人士和机构。他们的努力使得本研究能够得以顺利进行和完成。