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采用局部鲁棒统计与基于熵的K均值聚类实现稳健图像分割

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简介：
本研究提出了一种结合局部鲁棒统计和基于熵的K均值算法进行图像分割的方法，有效提高了分割结果的准确性和稳定性。 在现实世界图像分割任务中（例如磁共振成像(MR) 和计算机断层扫描(CT) 图像），由于强度不均匀性的问题变得尤为重要。然而，在实际应用过程中，这些图像常常受到噪声的干扰，这使得它们难以通过传统的基于水平集的方法进行有效处理。 为解决这一问题，我们提出了一种结合局部能量和全局拟合能量的新型水平集模型，专门用于分割受噪影像。该方法中的局部拟合能量是根据输入图像的本地统计信息来设计的，能够显著降低噪声的影响；而全局拟合能量则利用了熵的概念，进一步提高了算法对复杂背景下的目标识别能力。

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  • 采用局部鲁棒统计与基于熵的K均值聚类实现稳健图像分割
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    本研究提出了一种结合局部鲁棒统计和基于熵的K均值算法进行图像分割的方法，有效提高了分割结果的准确性和稳定性。 在现实世界图像分割任务中（例如磁共振成像(MR) 和计算机断层扫描(CT) 图像），由于强度不均匀性的问题变得尤为重要。然而，在实际应用过程中，这些图像常常受到噪声的干扰，这使得它们难以通过传统的基于水平集的方法进行有效处理。 为解决这一问题，我们提出了一种结合局部能量和全局拟合能量的新型水平集模型，专门用于分割受噪影像。该方法中的局部拟合能量是根据输入图像的本地统计信息来设计的，能够显著降低噪声的影响；而全局拟合能量则利用了熵的概念，进一步提高了算法对复杂背景下的目标识别能力。
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