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兽用B超机在图像分割上是如何应用?
兽用B超机图像区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在兽用B超机图像区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。所以分割算法可据此分为利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法和利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。根据兽用B超图像分割过程中处理策略的不同，分割算法又可分为并行算法和串行算法。在并行算法中，所有判断和决定都可独立地和同时地做出，而在串行算法中，早期处理的结果可被其后的处理过程所利用(一般串行算法所需计算时间常比并行算法耍长，但抗噪声能力通常也较强)。
基于边界的分割算法首先要在兽用B超机图像中得到边缘点，然后据此分割出区域；并行区域分割算法中，取阈值是***常见的并行的直接检测区域的方法，其他同类方法如像素特征空间分类可看作是取闽值技术的推广：串行分割方法的特点是将处理过程分解为顺序的多个步骤，其中后续步骤的处理要根据对前面步骤的结果进行判断而确定。判断一般耍根据一定的准则来进行的。对于灰度兽用B超机图像，该准则是基于图像灰度特性的。
与其它图像分割一样，传统的兽用B超机超声图像分割也从整体上分为上述两类。一般采用迭代求阈值法和基于边缘强度的图像分割法。
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