基于混合遺傳算法的MRI分割.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文運用兩種改進的遺傳算法來處理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。在現有的模糊C-均值聚類算法的基礎上，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，并在此基礎上實現了對MRI的分割．對真實MRI圖像的分析結果表明，該方法能有效地分割出腦的白質、灰質和腦脊液，為腦功能和結構的研究及臨床應用提供了技術支持。

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分布的參數表針圖像不同像素間的關聯性，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用于加噪聲的MRI分割。實驗表明該算法在相同參數設置和相同計算時間的情況下優(yōu)于SA算法和遺

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