基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

• 作者: 吴东升 徐元英 景佳 李国丽 林辉 罗珣 许良凤
• 来源期刊: 工程图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像 Otsu 阈值 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理与模式识别
• 页码范围: 88-92
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0158.2011.02.016

摘要

传统遗传算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差.针对该问题,提出了一种基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法.在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度.100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性.其收敛速度明显优于基于单种群的遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许良凤	合肥工业大学计算机与信息学院	41	320	10.0	16.0
2	林辉	合肥工业大学应用物理系	38	158	7.0	11.0
3	吴东升	合肥工业大学科研处	20	133	7.0	11.0
4	徐元英	合肥工业大学应用物理系	16	51	4.0	6.0
5	景佳	合肥工业大学应用物理系	7	42	5.0	6.0
7	李国丽	浙江工业大学信息工程学院	21	405	10.0	20.0
8	罗珣	合肥工业大学计算机与信息学院	6	85	3.0	6.0