【摘 要】
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脑核磁共振（Magnetic Resonance简称MR）图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京理工大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60802039,No.61071146);高等学校博士点学科点专项基金(No.200802880018);南京理工大学资助科研重大专项(No.2010ZDJH07);南京理工大学自主科研专项计划资助项目(No.2010 ZYTS070)
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脑核磁共振（Magnetic Resonance简称MR）图像中存在灰度不均匀现象使得传统方法很难得到理想的分割与偏移场矫正结果.针对这一问题,本文首先提出Legendre基函数拟合偏移场下的参数化互信息度量,建立脑MR图像的分割与偏移场矫正的变分模型.最后,给出了基于分裂Bregman迭代方法的快速分割与偏移场矫正算法.实验结果表明本文方法可以得到较准确的分割和偏移场矫正结果,而且具有较快的收敛速度.
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