基于粒子群优化的 Otsu 肺组织分割算法

摘要：

为减少肺组织分割算法的运算时间,提出了一种基于粒子群优化的 Otsu 肺组织改进自动分割算法。针对传统粒子群优化的二维 Otsu 算法中二维直方图计算量大、粒子搜索容易陷入局部最优解的缺陷,使用灰度级-梯度二维直方图减少二维直方图的计算量,并减小粒子搜索范围,采用基于粒子空间对称分布的改进粒子群获取最佳阈值。算法实现过程中利用孔洞填充算法去除背景,基于形态学操作去除噪声、修补病变区域产生的孔洞。仿真实验结果显示,本文算法对图像尺寸为512像素×512像素 CT 图像的阈值分割时间约为0.2 s,比基于灰度级-邻域均值二维直方图的粒子群优化的 Otsu 算法的阈值分割速度提高了约16%。较好地实现了胸腔 CT 图像的肺组织自动分割,与传统算法相比较,本算法在保证分割精度的基础上分割速度明显提升。

关键词：二维 Otsu、改进粒子群、孔洞填充、形态学操作、肺组织自动分割

分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：宁夏回族自治区2012年科技攻关计划项目No.2012ZYG011 Supported by Key Science and Technology Program of Ningxia Hui Autonomous Region,China 2012ZYG011

在线出版日期：2015-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1000-1007