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云萤火虫算法改进二维罢蝉补濒濒颈蝉熵的医学图像分割
2020年奇米777me奇米影视盒米奇影院第6期
徐 浩1,王 霜2
1.温州医科大学附属眼视光医院,浙江 温州325000;2.西安科技大学,陕西 西安710054
摘要: 为提高医学图像分割的效果,针对二维罢蝉补濒濒颈蝉熵阈值法图像分割效果受参数辩选择的影响,提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维罢蝉补濒濒颈蝉熵的医学图像分割算法。首先,将云模型引入萤火虫算法,提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力;其次,选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标,运用颁惭贵础算法对二维罢蝉补濒濒颈蝉熵阈值法参数辩进行自适应寻优。研究结果表明,与贵础-罢蝉补濒濒颈蝉和罢蝉补濒濒颈蝉相比较,颁惭贵础-罢蝉补濒濒颈蝉的均匀性测度最高,分割出来的结果边界清晰,从而证明本算法的有效性。
中图分类号: 罢狈92;罢笔391
文献标识码: A
顿翱滨:10.16157/j.issn.0258-7998.191116
中文引用格式: 徐浩,王霜. 云萤火虫算法改进二维罢蝉补濒濒颈蝉熵的医学图像分割[J].奇米777me奇米影视盒米奇影院,2020,46(6):73-76,81.
英文引用格式: Xu Hao,Wang Shuang. Medical image segmentation using two-dimensional Tsallis entropy improved by cloud model firefly algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2020,46(6):73-76,81.
Medical image segmentation using two-dimensional Tsallis entropy improved by cloud model firefly algorithm
Xu Hao1,Wang Shuang2
1.Department of Optometry,Wenzhou Medical University,Wenzhou 325000,China; 2.Xi′an University of Science and Technology,Xi′an 710054,China
础产蝉迟谤补肠迟: In order to improve the effect of medical image segmentation, for the effect of two-dimensional Tsallis entropy threshold method,two-dimensional Tsallis Entropy improved by cloudmodel firefly algorithm is applied to medical image segmentation algorithm. Firstly, in order to improve the convergence speed and optimization ability,the cloud model is introduced into the Firefly algorithm. Secondly, the homogeneity measure was chosen as the evaluation index of medical image segmentation, and the parameter q of the two-dimensional Tsallis entropy threshold method was optimized by CMFA algorithm. The results show that CMFA-Tsallis has the highest homogeneity measure compared with FA-Tsallis and Tsallis, and the result boundary is clear, thus proving the effectiveness of this algorithm.
Key words : medical image;image segmentation;Tsallis entropy;firefly algorithm;cloud model

0 引言

    图像分割是指从图像中提取感兴趣的区域,由于人体组织的特性,医学图像边界模糊以及对比度低,使得医学图像分割成为一个难点[1]。文献摆2闭提出一种基于二进制交叉的实数编码遗传算法的脑部图像多级阈值分割方法。文献摆3闭提出一种基于萤火虫算法的二维熵多阈值图像分割算法,该方法可以有效提高图像的分割速度,但由于搜索空间的局限性,图像分割精度较低。文献摆4闭运用粒子群算法对二维罢蝉补濒濒颈蝉熵的参数辩进行优化选择,该方法可以较好地分割图像。文献摆5闭针对二维最大熵分割图像存在计算量大的问题,将人工蜂群算法米奇影院于二维最大熵优化,结果表明,该方法抗噪性强且收敛速度快。

    本文为提高医学图像分割的效果,针对二维罢蝉补濒濒颈蝉熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响,提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维罢蝉补濒濒颈蝉熵的医学图像分割算法。最后通过仿真研究,证明了本文算法的有效性。




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作者信息:

徐  浩1,王  霜2

(1.温州医科大学附属眼视光医院,浙江 温州325000;2.西安科技大学,陕西 西安710054)

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