【摘 要】
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文文提出了一种新的用于工业CT的重建图像进行图像分割处理的方法.特别地,该文基于马尔科夫随机场推导出数字图像的分层吉布斯分布模型,然后利用最大后验概率准则(MAP),提出
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文文提出了一种新的用于工业CT的重建图像进行图像分割处理的方法.特别地,该文基于马尔科夫随机场推导出数字图像的分层吉布斯分布模型,然后利用最大后验概率准则(MAP),提出了一种适用于随机噪声图像与纹理图像的迭代松弛分割算法以及改进型的迭代松弛分割算法.该算法与经典的图像分割算法相比具有分割精度高、可以进行多区域图像分割等特点,在用于工业CT重建图像的无损检测(NDT)和无损评价(NDE)以及生物医学显微图像等的分析测量中得到了较为理想的实验结果.同时,该文对影响图像分割效果的因素进行了分析讨论,并对各种图像的实验分割结果进行了性能评估.
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