【摘 要】
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根植区域生长法(SeededRegionGrowing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1],RAdams andL.Bischof,1994),也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术.边界像素对
【机 构】
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西南民族学院经济与管理学院,爱尔兰国立Cork大学统计系,DepartmentofMedicalEpidemiology
【基金项目】
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Grant for Research in Third Level Institutions，Sichuan Youth Science Fund
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根植区域生长法(SeededRegionGrowing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1],RAdams andL.Bischof,1994),也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术.边界像素对该算法的行为及效果有着微妙的但却是重要的.在应用中我们发现,当分割块处于狭窄连通状态时,这一算法常常是失败的,而失败的结果通常会导致原始图象的细节失真或者过分地依赖种子的选择.针对这一问题,我们对RAdams和L.Bischof的植根区域生长法进行了改进,给出了一个有效算法,解决了原来算法对狭窄连
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