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針對因噪聲干擾多、灰度不均勻、目標邊界模糊導致的核磁共振成像（MRI）圖像難以精確分割的問題，提出了一種基于Curvelet變換和多目標粒子群（MOPSO）的混合熵MRI圖像多閾值分割算法。首先，對待分割MRI圖像進行Curvelet分解，提取低頻子帶和高頻細節(jié)子帶構建概貌一細節(jié)灰度級矩陣模型，以提高算法的目標細節(jié)表示能力；其次，同時考慮目標與背景的類間差異性與類內(nèi)均勻性，將提出的二維多閾值倒數(shù)熵和倒數(shù)灰度熵組合定義為混合熵，作為多目標粒子群算法的目標函數(shù)，協(xié)同搜索得到最優(yōu)的分割多閾值，以實現(xiàn)MRI圖像的精確分割；最后，為提高算法的求解速度，提出了二維倒數(shù)熵和倒數(shù)灰度熵多閾值選取的梯度算法。實驗結果表明：與二維tsallis熵、自動細菌覓食分割法（ABF）和改進的Otsu多閾值分割算法相比，所提方法對灰度不均和含噪的MRI圖像具有更好的適應性，分割結果更為精確。
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