基于改进蚁群算法的CT图像边缘检测方法研究

被引：18

作者：

张景虎 ^{[1
]}

郭敏 ^{[1
]}

王亚文 ^{[2
]}

机构：

[1] 陕西师范大学计算机科学学院

[2] 西安工业大学计算机科学与工程学院

来源：

关键词：

蚁群算法; 边缘检测; CT图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

将蚁群算法(ACA)应用于CT图像边缘检测领域,提出一种新的CT图像边缘检测方法。为了提高检测效率、精确度和对各类CT图像的适应性,对蚁群算法进行了改进,并针对图像中的不同内容采取不同的转移策略和信息素更新规则。实验结果表明了该算法的有效性,满足了CT图像三维重建的需求。

引用

页码：1236 / 1239

页数：4

共 9 条

[1] 基于Gabor滤波器虚部的CT脑血管医学图像边缘特征提取方法
雷印胜
王明时
秦然
[J]. 天津大学学报, 2007, (07) : 833 - 838
[2] 结合蚁群算法的Snake模型的医学图像分割方法
曹会志
王晨
罗述谦
[J]. 北京生物医学工程, 2007, (03) : 245 - 248
[3] 基于数学形态学的CT图像边缘检测方法
陈宁
刘全玺
[J]. 天津科技大学学报, 2006, (03) : 66 - 69
[4] 马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割
卢晓东
周凤岐
周军
[J]. 火力与指挥控制, 2006, (07) : 86 - 89
[5] 基于遗传算法和蚂蚁算法的图象分割
张锋
卿粼波
王旭阳
滕奇志
何小海
不详
[J]. 四川大学学报(自然科学版) , 2005, (04) : 735 - 738
[6] 基于先验知识的颅脑CT图像自动化分割附视频
李传富
周康源
黄丹
陈曾胜
何力
王庆临
[J]. 中国医疗器械杂志, 2004, (03) : 168 - 171
[7] Edge detection using ant algorithms
Hossein Nezamabadi-pour
Saeid Saryazdi
Esmat Rashedi
[J]. Soft Computing, 2006, 10 : 623 - 628
[8] Ant algorithms
Dorigo, M
Di Caro, G
Stützle, T
[J]. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS, 2000, 16 (08) : V - VII
[9] ZHUANG XIN-HUA.Image feature extraction with the perceptual graph based on the ant colony system[K].Proceedings of the IEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics(SMC2004),2004