针对脑部MR图像具有高噪声、灰度不均和难分割的特点,提出了基于小波去噪和双水平集的脑部MR图像分割模型。对于MR图像中存在较大噪声伪影的问题,引入小波变换来去除噪声,对图像进行预处理。对传统的DCV模型进行改进,对去噪后的图像进行分割,得出最终的分割效果图。实验表明,该模型可有效解决脑部MR图像存在的高噪声、灰度不均和多目标的问题,有较强的抗噪性,保留了图像的细节信息,无需重新初始化,取得了较好的分割效果。
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