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摘要:
针对进化算法用于图像分割时收敛速度慢、易早熟的缺点,提出一种改进的量子克隆进化算法.首先利用量子空间的多样性丰富种群信息,在量子变异中根据适应度的不同对个体施以不同的混沌扰动,以克服量子门旋转方向单一、大小固定的缺陷,避免种群陷入局部早熟;然后利用克隆算子将最优个体信息扩充至下一代,以提高其局部寻优能力,加快收敛速度;最后将此算法用于寻找二维Tsallis熵的最佳阈值,实现了对图像的分割.实验结果表明,该算法有效地解决了进化算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高,分割效果良好,可以满足医学图像三维重建要求.
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文献信息
篇名 融合量子克隆进化与二维Tsallis熵的医学图像分割算法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 进化算法 量子克隆 二维Tsallis熵 图像分割
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 465-471
页数 7页 分类号 TP391
字数 4380字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李积英 兰州交通大学电子与信息工程学院 42 195 8.0 12.0
2 党建武 兰州交通大学电子与信息工程学院 205 1363 18.0 23.0
3 王阳萍 兰州交通大学电子与信息工程学院 104 752 16.0 22.0
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研究主题发展历程
节点文献
进化算法
量子克隆
二维Tsallis熵
图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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