【摘 要】
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针对当前图像分割方法存在的缺陷，设计一种改进轮廓波的图像分割方法。为提升图像分割效果，首先，采用改进轮廓波变换对图像处理，利用改进轮廓波变换可有效消除图像奇异点位置振荡情况，在此基础上利用阈值去噪方式对图像进行去噪处理；然后，通过形态学腐蚀后的图像的目标范围较小，由此获取该图像的种子区域，依据图像光谱差异性度量准则、形状差异性度量准则进行图像种子区域生长；最后，运用差分进化算法对种子区域生长边界阈
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针对当前图像分割方法存在的缺陷，设计一种改进轮廓波的图像分割方法。为提升图像分割效果，首先，采用改进轮廓波变换对图像处理，利用改进轮廓波变换可有效消除图像奇异点位置振荡情况，在此基础上利用阈值去噪方式对图像进行去噪处理；然后，通过形态学腐蚀后的图像的目标范围较小，由此获取该图像的种子区域，依据图像光谱差异性度量准则、形状差异性度量准则进行图像种子区域生长；最后，运用差分进化算法对种子区域生长边界阈值实施优化，根据阈值实现图像分割。AUC（area under roc curve）方法数字和特异度数值均较高，其中特异度数值始终表现为平缓状态，数值变化不大，而AUC数值在图像帧数为6 000帧后，逐渐呈现下降趋势，图像分割相似度依然保持0.95以上，敏感度数值随着图像帧数的增加而呈现波动趋势，波动区间约为0.825～0.86,综合分析3个衡量鲁棒性指标值均较高。实验结果表明：该方法在以不同元素为分割结构时，未出现过度分割和欠分割情况，种子区域选择能力强，图像脉络清晰像素高，分割能力强。
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