【摘 要】
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针对结构森林分割医学图像存在弱边界的问题,提出了一种弱边界增强结构森林的舌苔图像分割方法。充分利用舌苔图像RGB颜色空间的G值对图像进行分割,在RGB颜色空间中采用线性
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院
【基金项目】
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贵州省科技厅计划基金项目(黔科合J字[2014]2094号);贵州省教育厅自然科学基金项目(黔教合KY字[2017]129);教育部产学合作协同育人项目(201702044007)项目阶段性成果;贵州民族大学科研基金资助项目(2017ZC019)
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针对结构森林分割医学图像存在弱边界的问题,提出了一种弱边界增强结构森林的舌苔图像分割方法。充分利用舌苔图像RGB颜色空间的G值对图像进行分割,在RGB颜色空间中采用线性插值算法对G进行增强,同时将图像转换为灰度图来提高舌苔与其周边皮肤的对比度,突显弱边界信息,并将其均衡化处理,进一步增强图像对比度。采用自适应算法对图像进行缩放使舌苔的弱边界得到再次增强,使用结构森林算法对增强后的舌苔图像进行分割。通过在国际公开数据集TongeImage Dataset-master舌苔图像上进行实验,表明能有效提高图像的
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