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文檔簡介
1、本文運用兩種改進(jìn)的遺傳算法來處理MRI的分割問題。 1、首先分析了模糊集理論及模糊聚類理論的特點，以及模糊聚類在圖像分割中的優(yōu)缺點。在現(xiàn)有的模糊C-均值聚類算法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的遺傳模糊聚類算法，有效地避免了直接使用C-均值聚類算法所帶來的收斂到局部最優(yōu)的問題，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了對MRI的分割．對真實MRI圖像的分析結(jié)果表明，該方法能有效地分割出腦的白質(zhì)、灰質(zhì)和腦脊液，為腦功能和結(jié)構(gòu)的研究及臨床應(yīng)用提供了技術(shù)支持。
2、 2、分析了Markov隨機場理論及模擬退火算法的基本理論，然后基于MRF的圖像分割方法用Gibbs分布的參數(shù)表針圖像不同像素間的關(guān)聯(lián)性，對圖像中噪聲的影響有較好的抑制作用，提出了一種基于經(jīng)典模擬退火算法及遺傳算法的混合算法一遺傳退火算法。該算法通過綜合Markov的對噪聲的良好抑制作用，遺傳算法的全局優(yōu)化搜索性，模擬退火算法的較強的局部搜索能力應(yīng)用于加噪聲的MRI分割。實驗表明該算法在相同參數(shù)設(shè)置和相同計算時間的情況下優(yōu)于SA算法和遺
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