《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 模擬設計 > 設計應用 > 云螢火蟲算法改進二維Tsallis熵的醫學圖像分割
云螢火蟲算法改進二維Tsallis熵的醫學圖像分割
2020年電子技術應用第6期
徐 浩1,王 霜2
1.溫州醫科大學附屬眼視光醫院,浙江 溫州325000;2.西安科技大學,陜西 西安710054
摘要: 為提高醫學圖像分割的效果,針對二維Tsallis熵閾值法圖像分割效果受參數q選擇的影響,提出一種基于云模型螢火蟲算法優化二維Tsallis熵的醫學圖像分割算法。首先,將云模型引入螢火蟲算法,提高螢火蟲算法的收斂速度和尋優能力;其次,選擇均勻性測度作為醫學圖像分割的評價指標,運用CMFA算法對二維Tsallis熵閾值法參數q進行自適應尋優。研究結果表明,與FA-Tsallis和Tsallis相比較,CMFA-Tsallis的均勻性測度最高,分割出來的結果邊界清晰,從而證明本算法的有效性。
中圖分類號: TN92;TP391
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.191116
中文引用格式: 徐浩,王霜. 云螢火蟲算法改進二維Tsallis熵的醫學圖像分割[J].電子技術應用,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
Abstract: 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

    圖像分割是指從圖像中提取感興趣的區域,由于人體組織的特性,醫學圖像邊界模糊以及對比度低,使得醫學圖像分割成為一個難點[1]。文獻[2]提出一種基于二進制交叉的實數編碼遺傳算法的腦部圖像多級閾值分割方法。文獻[3]提出一種基于螢火蟲算法的二維熵多閾值圖像分割算法,該方法可以有效提高圖像的分割速度,但由于搜索空間的局限性,圖像分割精度較低。文獻[4]運用粒子群算法對二維Tsallis熵的參數q進行優化選擇,該方法可以較好地分割圖像。文獻[5]針對二維最大熵分割圖像存在計算量大的問題,將人工蜂群算法應用于二維最大熵優化,結果表明,該方法抗噪性強且收斂速度快。

    本文為提高醫學圖像分割的效果,針對二維Tsallis熵閾值法圖像分割效果受參數q選擇的影響,提出一種基于云模型螢火蟲算法優化二維Tsallis熵的醫學圖像分割算法。最后通過仿真研究,證明了本文算法的有效性。




論文詳細內容請下載http://m.xxav2194.com/resource/share/2000002849




作者信息:

徐  浩1,王  霜2

(1.溫州醫科大學附屬眼視光醫院,浙江 溫州325000;2.西安科技大學,陜西 西安710054)

此內容為AET網站原創,未經授權禁止轉載。
主站蜘蛛池模板: 亚洲一区日韩二区欧美三区| 啦啦啦资源在线观看视频| chinesestockings国产| 日韩专区第一页| 亚洲欧美日韩综合久久久久| 美女扒开大腿让我爽| 国产日韩av免费无码一区二区| 99精品国产综合久久久久五月天| 无码精品人妻一区二区三区av| 亚洲国产欧美日韩精品一区二区三区 | chinese国产在线视频| 日本不卡在线观看免费v| 亚洲伊人成无码综合网| 狠狠色丁香久久婷婷综合| 国产 欧洲韩国野花视频| 成年人免费的视频| 国产香蕉一区二区三区在线视频| 一级特黄录像视频免费| 日本猛少妇色xxxxx猛交| 亚洲伊人久久精品影院| 波多野结衣与黑人| 动漫小舞被吸乳羞羞漫画在线| 韩国色三级伦不卡高清在线观看| 国产精品无码一区二区三级| japan高清日本乱xxxxx| 成年网站在线播放| 久久天天躁狠狠躁夜夜av| 欧美乱妇狂野欧美在线视频| 亚洲综合在线另类色区奇米| 精品熟女少妇av免费久久| 国产人澡人澡澡澡人碰视频 | 日韩欧美在线综合| 亚洲成av人片在线观看无码| 狠狠色噜噜狠狠狠狠色吗综合| 午夜美女福利视频| 芬兰bbw搡bbbb搡bbbb| 国产小视频你懂的| 1000部拍拍拍18勿入免费视频软件 | 国产精品久久自在自线观看| 国产精品美女久久久久| Channel|