基于分数阶麻雀搜索优化OTSU肺组织分割算法
针对传统粒子群算法应用于肺组织分割时寻优慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于分数阶麻雀搜索优化的最大类间差法(OTSU)肺组织分割算法.采用分数阶微积分算法优化麻雀搜索算法,根据麻雀的位置信息,引入自适应分数阶阶次以自适应地调整分数阶阶次,加快算法收敛速度;采用灰度级-梯度二维直方图以减小二维直方图的计算量和麻雀的搜索范围;算法实现过程中,利用孔洞填充算法去除CT图像背景,采用形态学操作去除噪音并修补病变区域产生的孔洞.实验表明,所提算法达到稳定的收敛次数相较于粒子群优化OTSU算法、分数阶粒子群优化OTSU算法、麻雀搜索优化OTSU算法分别减少了22.75%,13.75%,2.25%,因此所提算法在保证分割精度的同时,提高了算法的收敛速度.
麻雀搜索算法、最大类间方差、分数阶、孔洞填充、自适应
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TP391(计算技术、计算机技术)
宁夏回族自治区自然科学基金;宁夏高等学校科学研究项目;研究生教育教学改革研究与实践项目;研究生创新研究项目
2021-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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