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針對灰度不均勻目標和多灰度強度目標利用主動輪廓難以精確分割的問題，提出了一種基于核自組織映射（ KSOM）的有監督主動輪廓算法KSOAC。首先對背景區域和前景區域的先驗樣本分別利用KSOM進行訓練，得到其各自的拓撲映射結構來表征其分布，從而獲得突觸權值向量；其次提出計算兩個網絡結構單位像素的平均訓練誤差，把該誤差加入能量函數修正曲線進化過程，并利用前景和背景的面積比得出能量項的控制參數；最后推導出了利用神經元權值向量的有監督主動輪廓能量函數和迭代方程，并采用Matlab 7.11.0對多幅圖像進行了仿真驗證。仿真結果和數據表明，與自組織映射（SOM）主動輪廓（SOAC）相比，KSOM得到的映射更接近于先驗樣本的分布，誤差更小；KSOAC的準確率、查全率和F參數均大于0.9，分割結果更接近目標本身；在時間消耗方面與SOAC相差不大。實驗結果表明，KSOAC能夠提高概率分布未知圖像、非均勻圖像和多灰度強度目標分割效果，減少目標泄露。
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