【摘 要】
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针对原有一元正交多项式混合模型只能根据灰度特征分割图像的问题,提出一种基于多元Chebyshev正交多项式混合模型的多维特征的医学图像分割方法。首先,根据Fourier分析方法与
【机 构】
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吉林师范大学计算机学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏科技大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60841003);教育部博士点基金(20113227110010);江苏省博士创新基金(CX10B_274Z);吉林教育厅“十二五”科学技术研究项目,吉教科合字[2013]第448号资助
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针对原有一元正交多项式混合模型只能根据灰度特征分割图像的问题,提出一种基于多元Chebyshev正交多项式混合模型的多维特征的医学图像分割方法。首先,根据Fourier分析方法与张量积理论推导出图像的多元Chebyshev正交多项式,并构建多元正交多项式的非参数混合模型,用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数;然后,用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设,可以有效克服"模型失配"问题。通过实验,表明了该分割方法的有效性。
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