基于遗传算法的原位根系CT图像的模糊阈值分割

摘要：

原位根系CT图像的精确分割是实现植物根系3维重建和定量分析的重要基础.为了对原位根系CT序列图像进行准确、有效的分割,针对原位根系CT序列图像固有的模糊性特征,设计了一种基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法.该方法首先通过直方图分析确定了原位根系3维分割的初始阈值范围;然后通过设计一种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助遗传算法寻找确定了一组序列图像的最佳分割阈值.编程实验结果证实,该算法不仅能更加准确、有效地对植物根系原位CT序列图像进行分割,并可提高图像阈值分割的精度和效率.

关键词：遗传算法、模糊分割、CT图像、原位根系

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60375005,30230220;国家高技术研究发展计划"863"专题课题2008AA10Z221

在线出版日期：2009-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：681-687