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医学图像受成像原理的限制,存在图像灰度分布不均匀、噪声大、组织间边界模糊等问题,传统的阈值分割方法通常难以获得精准的分割结果。针对这一问题,提出一种基于多尺度区域与类不确定性理论的阈值分割方法。首先,利用多层金字塔结构将原始图像分割成一组不同尺度的子区域;然后,基于类不确定性与区域均匀性度量构建带不等式约束的能量函数,并逐层迭代求解各子区域的最优局部阈值;最终,得到局部最优阈值掩膜,从而实现图像分割。通过仿真实验可得所提方法能有效克服噪声、局部灰度分布不均匀以及模糊边界等因素的干扰,算法性能显著优于