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动物影像分割算法综述
在兽医影像分析中，影像分割是一项至关重要的任务。影像分割的目的是将图像中的目标区域与背景区域分开，以便对特定的解剖结构或病变进行详细分析。这一过程在诊断、治疗计划和术后评估中具有广泛的应用。随着人工智能技术的发展，特别是深度学习和计算机视觉技术的成熟，影像分割的准确性和效率得到了显著提升。本节将详细介绍几种常用的动物影像分割算法，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法，并探讨它们在兽医影像分析中的应用。
传统的图像处理方法
1.阈值分割法
阈值分割法是一种简单而有效的图像分割方法，通过设定一个或多个阈值将图像中的像素分为不同的
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