【摘 要】
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本文提出了一种结合区域统计信息的自适应水平集彩色图像分割算法。该算法利用Bayesian公式推导基于最大后验概率的图像分割模型，并将其与几何活动轮廓模型相结合。首先结合区域统计信息，引入Bayesian分类模型，利用被分割图像内外部概率密度函数构建了一个基于区域统计特征的速度停止函数，并将其应用于彩色图像水平集分割:其次利用被分割图像内外部后验概率构造可变权系数，使得其能够根据图像信息自适应改变方
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,西安 710062 陕西师范大学计算机科学学院,西安 710062 空
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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本文提出了一种结合区域统计信息的自适应水平集彩色图像分割算法。该算法利用Bayesian公式推导基于最大后验概率的图像分割模型，并将其与几何活动轮廓模型相结合。首先结合区域统计信息，引入Bayesian分类模型，利用被分割图像内外部概率密度函数构建了一个基于区域统计特征的速度停止函数，并将其应用于彩色图像水平集分割:其次利用被分割图像内外部后验概率构造可变权系数，使得其能够根据图像信息自适应改变方向:最后通过引入Li方法提出的内部约束能量，消除了水平集的重初始化，同时使得初始水平集函数的定义比较简单。仿真结果表明:本文方法具有曲线自适应演化、数值计算稳定等优点，并可高效准确地从彩色图像中提取出目标的边界，是一种有效的彩色图像分割方法。
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基因芯片图像的网格定位是进行芯片分析的前提和关键，已有的网格定位方法，由于不能动态确定处理过程中所需要的各种参数，导致方法的准确性和可靠性依赖于人工经验值。本文首先通过对基因芯片图像的分析，利用基因芯片图像中信号点(基因点)位置排布比较规则这一特征，将网格定位问题转化为一种优化问题。然后提出用启发式自动搜素的方法寻求优化问题最优解，最终实现基因芯片图像的自动化定位效果。实验表明该方法定位准确性高，
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