【摘 要】
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传统基于局部活动轮廓模型的图像分割方法在边界模糊、对比度低和亮度不均匀的图像中不能精准分割出感兴趣区域。针对该问题,提出基于后验概率和局部隶属度相结合的活动轮廓模型图像分割方法。该模型首先通过后验概率来构造活动轮廓模型的边界停止函数,因该边界停止函数值在图像边界处为0,故能精确区分边界;其次,应用局部隶属度函数代替活动轮廓模型数据项中的梯度函数,由于局部隶属度能增强图像对比度,故能精确分割包含低对
【机 构】
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江西应用技术职业学院 赣州341000
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传统基于局部活动轮廓模型的图像分割方法在边界模糊、对比度低和亮度不均匀的图像中不能精准分割出感兴趣区域。针对该问题,提出基于后验概率和局部隶属度相结合的活动轮廓模型图像分割方法。该模型首先通过后验概率来构造活动轮廓模型的边界停止函数,因该边界停止函数值在图像边界处为0,故能精确区分边界;其次,应用局部隶属度函数代替活动轮廓模型数据项中的梯度函数,由于局部隶属度能增强图像对比度,故能精确分割包含低对比度区域的图像。将该模型应用于磨玻璃型肺结节数据库的肺结节分割中,实验结果显示,较基于局部隶属度的活动轮
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