10.3969/j.issn.1001-506X.2012.07.35
基于文化算法的C-V水平集图像分割
针对基于梯度变化的水平集图像分割对噪声敏感、不能很好地保持图像中的边缘信息、分割结果依赖初始参数、取得最优解时不能及时结束等问题,提出了一种基于文化算法的水平集图像分割算法,将文化算法应用到C-V(Chan-Vese)水平集模型之中,实现了水平集模型图像分割参数的自动选取,通过信度空间的形势知识和规范知识不断优化指导种群进化,并通过判定图像熵适应度值的变化适时终止分割过程.实验结果表明,本文方法能够准确分割出医学图像的病变区域,在抗噪声性能和分割效率方面明显优于常规方法.
图像分割、文化算法、水平集、C-V模型、参数设定
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60875025/f030410资助课题
2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1499-1504
