一种基于遗传算法的双T-Snake模型图像分割方法

摘要：

Snake的初衷是为了进行图像分割,但它对初始位置过于敏感,且不能处理拓扑结构改变的问题.初始位置的敏感性可以用遗传算法来克服,因为它是一种全局优化算法,且有良好的数值稳定性.为了更精确地进行图像分割,本文提出了一种基于遗传算法的双T-Snake模型图像分割方法,它将双T-Snake模型解作为遗传算法的搜索空间,这既继承了T-Snake模型的拓扑改变能力,又加快了遗传算法的收敛速度.由于它利用遗传算法的全局优化性能,克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷,从而可得到对目标的更精确的分割.将其应用于左心室MRI图像的分割,取得了较好的效果.

关键词：Snake模型、双T-Snake模型、图像分割、遗传算法

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：香港研究资助局资助项目CUHK/4180/01E,CUHK/1/00C

在线出版日期：2005-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-42