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1、在醫(yī)學(xué)上很多臨床病癥表現(xiàn)為白細(xì)胞數(shù)目的增多、腫大或者白細(xì)胞中細(xì)胞核的形狀發(fā)生變化,所以對(duì)白細(xì)胞數(shù)目和形狀的研究有及其重要的意義;只有在對(duì)白細(xì)胞進(jìn)行正確分割的前提下,才可識(shí)別出目標(biāo)的各類特征。圖像分割是進(jìn)行正確分類和識(shí)別的基礎(chǔ),是圖像處理領(lǐng)域中的關(guān)鍵問題之一。 遺傳算法是一種高效并行的全局搜索方法,具有魯棒性、并行性和自適應(yīng)性的特點(diǎn),已廣泛應(yīng)用到許多學(xué)科及工程領(lǐng)域;在圖像分割領(lǐng)域,遺傳算法常用來(lái)確定分割閾值。 在研究圖像分
2、割方法,遺傳算法的原理及其在圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用的基礎(chǔ)上,針對(duì)血液細(xì)胞圖像自身的特殊性,以提高全局搜索能力和收斂速度為目的,提出了一種改進(jìn)遺傳算法的分割方法。算法采用二進(jìn)制編碼機(jī)制;為保持種群的多樣性,隨機(jī)產(chǎn)生初始種群:以最大類間方差法作適應(yīng)度函數(shù);在更新種群方面,引入了新個(gè)體。 分析了圖像分割的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,以區(qū)域一致性、區(qū)域?qū)Ρ榷?、運(yùn)行時(shí)間為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,對(duì)改進(jìn)遺傳算法的分割方法與傳統(tǒng)的幾種全局閾值分割方法進(jìn)行了對(duì)比研究。
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