本文關(guān)鍵詞：基于信息熵和改進(jìn)粒子群算法的醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割算法存在組織邊緣模糊、灰度不均勻和圖像噪聲高的問題,將信息熵和改進(jìn)的粒子群算法相結(jié)合,提出了一種基于信息熵和改進(jìn)的粒子群算法的醫(yī)學(xué)圖像分割方法,在確保信息熵最大的條件下,實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的最佳閾值分割。將信息熵最大化作為適應(yīng)度函數(shù),通過改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化獲得最佳分割門限,實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的最佳閾值分割。選擇不含噪聲和含噪聲的腦部圖像為研究對象,通過直觀分析、客觀分析和分割速度分析發(fā)現(xiàn),提出的新方法在很大程度上克服了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到顯著提升;與此同時(shí),新的算法具有很強(qiáng)的魯棒性和抗噪聲能力。
【作者單位】： 四川城市職業(yè)學(xué)院汽車與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分割 粒子群算法 分割速度 分割精度 魯棒性
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前,醫(yī)學(xué)圖像的分割方法主要有閾值分割法[1]、區(qū)域跟蹤法[2]、最大熵法[3]和最小誤差閾值法[4]等。由于閾值分割法存在計(jì)算簡單和操作方便的優(yōu)點(diǎn),被廣泛地應(yīng)用。但是針對含有噪聲的圖像,該算法存在過度分割及分割不均勻的問題。實(shí)際應(yīng)用中,所采集的醫(yī)學(xué)圖像包含許多噪

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 秦玉靈;孔憲仁;羅文波;;混沌量子粒子群算法在模型修正中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年02期

2 陳治明;;新型量子粒子群算法及其性能分析研究[J];福建電腦;2010年05期

3 牛永潔;;一種新型的混合粒子群算法[J];信息技術(shù);2010年10期

4 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

5 劉衍民;趙慶禎;邵增珍;;一種改進(jìn)的完全信息粒子群算法研究[J];曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

6 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年05期

7 熊智挺;譚陽紅;易如方;陳賽華;;一種并行的自適應(yīng)量子粒子群算法[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2011年08期

8 孟純青;;非線性粒子群算法[J];微計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年08期

9 任偉建;武璇;;一種動(dòng)態(tài)改變學(xué)習(xí)因子的簡化粒子群算法[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2012年10期

10 劉飛,孫明,李寧,孫德寶,鄒彤;粒子群算法及其在布局優(yōu)化中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年12期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進(jìn)制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國天線年會(huì)論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國平;;基于粒子群算法的時(shí)滯動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的時(shí)滯辨識[A];第十二屆全國非線性振動(dòng)暨第九屆全國非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會(huì)議膨脹節(jié)設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進(jìn)粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國;;粒子群算法在支持向量機(jī)參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進(jìn)粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)大壩安全監(jiān)測專委會(huì)年會(huì)暨學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國;;單個(gè)粒子收斂中心隨機(jī)攝動(dòng)的粒子群算法[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

9 馬向陽;陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對策[A];第十二屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題[A];第二十一屆中國（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

2 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

3 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

4 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

5 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

7 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

8 劉宏達(dá);粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

9 楊輕云;約束滿足問題與調(diào)度問題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學(xué);2006年

10 馮琳;改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的研究及其在電弧爐供電曲線優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計(jì)鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長安大學(xué);2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂果合成過程建模研究[D];鄭州大學(xué);2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型問題[D];山東大學(xué);2015年

9 陳百霞;考慮風(fēng)電場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動(dòng)態(tài)粒子群算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

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本文編號：538276