【摘 要】
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针对工业计算机层析成像（CT）图像中金属伪影和噪声的影响会干扰部件分割提取的准确性和精度的问题，提出一种基于标准差权重阈值和区域生长的工业CT图像特征提取方法。提出了基于标准差权重的二维最大类间方差和二维最小交叉熵阈值分割算法来去除图像背景，基于图像的邻域均值实现多种子点区域自动选取，基于Scharr算子计算梯度改进生长准则完成对部件特征的提取。实验结果表明：该算法相对于其他区域生长法，精确率（C
【基金项目】
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江西省自然科学基金项目（20201BBE51002）； 江西省研究生创新专项资金项目（YC2021-S685）；
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针对工业计算机层析成像（CT）图像中金属伪影和噪声的影响会干扰部件分割提取的准确性和精度的问题，提出一种基于标准差权重阈值和区域生长的工业CT图像特征提取方法。提出了基于标准差权重的二维最大类间方差和二维最小交叉熵阈值分割算法来去除图像背景，基于图像的邻域均值实现多种子点区域自动选取，基于Scharr算子计算梯度改进生长准则完成对部件特征的提取。实验结果表明：该算法相对于其他区域生长法，精确率（CPA）提高了9.1%；准确率（PA）最大接近1；相似性系数（Dice）提高了5.3%；交并比（IOU）提高了4.1%最大。特征提取算法比其他的区域生长法效果更好。
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