【摘 要】
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本文通过对图像分割基础理论的研究，提出一种综合利用Live-wire算法、广义霍夫变换和活动轮廓模型的医学彩色图像序列分割方法，解决了传统方法不能有效进行高清晰彩色图像
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本文通过对图像分割基础理论的研究，提出一种综合利用Live-wire算法、广义霍夫变换和活动轮廓模型的医学彩色图像序列分割方法，解决了传统方法不能有效进行高清晰彩色图像分割的问题。通过活动轮廓模型检测出物体的局部形变，从而获得此切片的准确分割；重复以上过程就可以获得所有切片的分割结果。在活动轮廓模型的能量函数中，引入了边缘特征统计的估计模型，可以充分利用已分割切片的图像信息，使得活动轮廓收敛到期望的目标边缘；通过广义霍夫变换基本消除了切片间的错位对活动轮廓模型形变的影响，从而保证了分割结果的可靠性。
本文给出的分割方法仅需较少的人工交互，就能快速准确的从医学彩色图像序列中分割出感兴趣的目标。
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