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摘要
当前的算法在进行多级阈值分割图像时，选择的分割阈值不能达到最优，存在分割图像峰值信噪比较低、误分率较高的问题，为此提出基于全卷积神经网络的多级阈值图像分割算法。设定椒盐噪声检测阈值，判断图像噪声像素点，通过中值滤波去除噪声点。依据多级阈值，划分多个不同灰度等级的像素区域，作为多级阈值优化目标。利用全卷积神经网络，把像素点分配到相应灰度等级的分割区域，获得最优阈值分割的多级灰度图像。实验结果表明，所提算法分割图像峰值信噪比最高，误分率为0.175,降低了分割图像失真程度，提高了视觉质量和计算效率。
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单位黑龙江外国语学院
