使用小波滤波器的医学图像分割

资 源 简 介

使用小波滤波器的医学图像分割

详 情 说 明

小波滤波器在医学图像分割中的应用已成为提升诊断精度的关键技术。通过多尺度分析特性，小波变换能有效分离噪声与真实信号，特别适合处理CT、MRI等具有复杂纹理的医学影像。

该方法的核心优势体现在三个层面：首先，小波分解可保留不同分辨率下的边缘特征，这对识别病变区域边界至关重要；其次，高频系数的阈值处理能智能抑制噪声，相比传统高斯滤波更能保护细节；最后，重构过程中的逆变换可生成增强后的图像，使肿瘤或器官轮廓更加清晰。

在实际应用中，医生通过这种预处理后的图像能更准确测量病灶尺寸，区分健康与病变组织。结合后续的分水岭算法或深度学习方法，可建立完整的计算机辅助诊断流程，大幅降低人为判读的主观偏差。