一种基于BEC预测模型的图像分割方法

摘要

本发明提供一种基于BEC预测模型的图像分割方法，通过建立应用于图像分割的SVM模型，然后基于BEC理论引入BEC公式以代替SVM的高斯核函数，简化BEC核函数中常数的值，得到大脑神经胶质瘤图像分割的预测模型，进行实际图像分割。本发明模型新颖，与传统的图像分割方法相比有较低的时间复杂度和更高的效率，BEC核函数基于量子力学中的BEC理论，较高斯核函数更为新颖，更符合自然规律，BEC核函数是n次幂指数的函数，高斯核函数是2n次幂指数的函数，计算上有着先天的低复杂度与高效率的优势。