基于遗传算法的原位根系CT图像的模糊阈值分割

被引：13

作者：

周学成 ^{[1
,2
,3
]}

罗锡文 ^{[1
]}

严小龙 ^{[2
]}

周荷琴 ^{[3
]}

机构：

[1] 华南农业大学南方农业机械装备关键技术省部共建教育部重点实验室

[2] 华南农业大学根系生物学研究中心

[3] 中国科技大学自动化系

来源：

中国图象图形学报 | 2009年 / 04期

关键词：

遗传算法; 模糊分割; CT图像; 原位根系;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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。

引用

页码：681 / 687

页数：7

共 6 条

[1] 基于XCT技术的植物根系原位形态可视化研究 [J].