遗传算法应用于水平集模型实现图像分割参数的选取  

Genetic algorithm applied to the level set model parameters of image segmentation

作　　者：柯慧凌[1] 李剑 李志勇[3] 蒋慕蓉[1] 

机构地区：[1]云南大学信息学院,云南昆明650091 [2]云南交通职业学校,云南昆明650101 [3]云南省红河学院,云南蒙自661100

出　　处：《云南大学学报（自然科学版）》2009年第S1期18-22,共5页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基　　金：云南省应用基础研究资助项目(2007F153M);云南省中青年学术和技术带头人资助项目(2008PY034)

摘　　要：基于水平集模型的图像分割是一种高效的图像分割技术,它能够有效地利用局部与整体信息,实现目标边界准确定位,保持线性光滑,且容易处理曲线的拓扑结构变化.但模型中参数的选取直接影响着分割的质量和效果.本文中,针对模型计算中存在的参数选取困难导致算法收敛慢及误差大等问题,引入遗传算法实现图像分割参数自动选取,并通过遗传搜索策略的改进,提高图像分割的效率.Based on the level set model of image segmentation is a kind of high technology,it can effectively use the regional and global information,achieve the target boundary location ,maintain linear smooth and easy to handle topological structure of the curve.But the selection of parameters in the model directly influences the quality of segmentation effect. In this paper,according to the parameter selection difficulties caused slow constringency and big error problems.This paper introduce genetic algorithm to achieve image segmentation automatically,and through the parameters of improvement of genetic search strategy,improve the efficiency of the image segmentation.

关 键 词：水平集模型 遗传算法 图像分割 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]