一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法

    公开(公告)号:CN111340823A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010112442.0

    申请日:2020-02-24

    Abstract: 本发明提供了图像处理领域的一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法,包括如下步骤:步骤S1、获取乳腺图像,设置模糊熵阈值的分割参数;步骤S2、对种群进行初始化;步骤S3、基于所述分割参数,计算初始化种群内个体的模糊熵隶属度函数,进而求取个体的适应值,生成优化种群;步骤S4、对所述优化种群进行变异、交叉以及选择操作;步骤S5、判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数,若是,则输出各个体对应的最优的模糊熵隶属度参数,并进入步骤S6;若否,则进入步骤S3;步骤S6、利用所述最优的模糊熵隶属度参数以及双阈值分割法对乳腺图像进行分割。本发明的优点在于:极大的提升了乳腺图像分割的精度和速度,进而提升患者的治疗效果。

    一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法

    公开(公告)号:CN111340823B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010112442.0

    申请日:2020-02-24

    Abstract: 本发明提供了图像处理领域的一种基于模糊熵以及差分进化的乳腺图像分割法,包括如下步骤:步骤S1、获取乳腺图像,设置模糊熵阈值的分割参数;步骤S2、对种群进行初始化;步骤S3、基于所述分割参数,计算初始化种群内个体的模糊熵隶属度函数,进而求取个体的适应值,生成优化种群;步骤S4、对所述优化种群进行变异、交叉以及选择操作;步骤S5、判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数,若是,则输出各个体对应的最优的模糊熵隶属度参数,并进入步骤S6;若否,则进入步骤S3;步骤S6、利用所述最优的模糊熵隶属度参数以及双阈值分割法对乳腺图像进行分割。本发明的优点在于:极大的提升了乳腺图像分割的精度和速度,进而提升患者的治疗效果。

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