基于Curvelet变换和多目标粒子群的混合熵MRI图像多阈值分割

来源：计算机应用杂志2016年第11期北京时间：

作者：卞乐, 霍冠英, 李庆武

单位：1. 河海大学 物联网工程学院, 江苏 常州 213022;2. 常州市传感网与环境感知重点实验室, 江苏 常州 213022

摘要：针对因噪声干扰多、灰度不均匀、目标边界模糊导致的核磁共振成像（MRI）图像难以精确分割的问题，提出了一种基于Curvelet变换和多目标粒子群（MOPSO）的混合熵MRI图像多阈值分割算法。首先，对待分割MRI图像进行Curvelet分解，提取低频子带和高频细节子带构建概貌-细节灰度级矩阵模型，以提高算法的目标细节表示能力；其次，同时考虑目标与背景的类间差异性与类内均匀性，将提出的二维多阈值倒数熵和倒数灰度熵组合定义为混合熵，作为多目标粒子群算法的目标函数，协同搜索得到最优的分割多阈值，以实现MRI图像的精确分割；最后，为提高算法的求解速度，提出了二维倒数熵和倒数灰度熵多阈值选取的梯度算法。实验结果表明：与二维tsallis熵、自动细菌觅食分割法（ABF）和改进的Otsu多阈值分割算法相比，所提方法对灰度不均和含噪的MRI图像具有更好的适应性，分割结果更为精确。

关键词：核磁共振成像,Curvelet变换,多目标粒子群,二维倒数熵,二维倒数灰度熵

基金资助：国家自然科学基金资助项目（41306089）；江苏省自然科学基金资助项目（BK20130240）。