【摘 要】
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图像分割是计算机视觉的经典难题，也是工业CT无损检测的技术关键。基于统计分析的图像分割由于具有较好全局性、易于与先验知识融合等优点，近年来获得了越来越深入的研究。本文针对一般的基于EM的最大似然分割算法存在的问题，提出了一种改进算法，新算法的特点是针对工业零件断层切片图像的特点，获得先验知识，将具有先验知识的样本与随机选取的未知样本混合在一起，通过使用最大似然估计获得模型参数，实现分割。实验结果证
【机 构】
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西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西 西安 710072 西北工业大学 电子
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图像分割是计算机视觉的经典难题，也是工业CT无损检测的技术关键。基于统计分析的图像分割由于具有较好全局性、易于与先验知识融合等优点，近年来获得了越来越深入的研究。本文针对一般的基于EM的最大似然分割算法存在的问题，提出了一种改进算法，新算法的特点是针对工业零件断层切片图像的特点，获得先验知识，将具有先验知识的样本与随机选取的未知样本混合在一起，通过使用最大似然估计获得模型参数，实现分割。实验结果证明，该算法在航空发动机关键零部件缺陷检测中是准确和有效的。
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