文献类型：期刊文章

作　　者：曲蕴慧[1] 陈小菊[2]

QU Yunhui;CHEN Xiaoju(Computer Teaching and Research Section,School of Health Services Management,Xi’an Medical University,Xi’an 710021,Shaanxi,P.R.China;School of Health Services Management,Xi’an Medical University,Xi’an 710021,Shaanxi,P.R.China)

机构地区：[1]西安医学院卫生管理学院计算机教研室,陕西西安710021 [2]西安医学院卫生管理学院,陕西西安710021

出　　处：《影像科学与光化学》

基　　金：陕西省卫计委2018卫生健康科研项目(2018D078);西安医学院配套基金项目(2018PT54)资助。

年　　份：2020

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：508-513

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、JST、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统图像阈值分割算法在MR图像分割时存在的易受采集图像灰度不均、医学图像易受噪声干扰,因而难以得到准确分割阈值的问题,本文将人工蜂群算法与二维OSTU阈值分割算法相结合,提出一种基于人工蜂群优化的MR图像分割算法。使用医学图像的离散度矩阵的迹作为人工蜂群优化的目标函数,得到二维OSTU的最佳分割阈值;根据得到的最佳阈值,对图像采用二维OSTU分割的方法进行分割。实验结果证明,对于医学MR图像,本文所提出的算法具有精度高和鲁棒性强的特点,能够得到精确的分割后图像。

关 键 词：人工蜂群算法 二维OSTU  MR图像

分 类 号：R445.2] TP391.41] TP18[临床医学类]