CAJ | 학술논문

为了抑制分水岭算法过分割和滤波后保持图像细节,论文提出一种改进的形态学分水岭分割算法.首先,对图像进行多尺度小波分解得到低频系数和高频系数；对低频系数进行基于Perona-Malik扩散模型各向异性扩散滤波；对高频系数,引入神经网络中的sigrnoid函数改进自适应遗传算法的变异和交叉概率生成,并用父代的最优个体替换子代中最差的个体来保护最优个体不被破坏,克服遗传算法的局部最优现象,利用改进的自适应遗传算法增强和去噪.然后,对梯度图像做锐化处理以突出边缘,再做形态学运算并进行H-minima标记.最后,执行分水岭分割,实现改进的算法.实验结果表明,改进算法能够有效地抑制噪声的干扰,减轻过分割,分割精度也有所提高.
위료억제분수령산법과분할화려파후보지도상세절,논문제출일충개진적형태학분수령분할산법.수선,대도상진행다척도소파분해득도저빈계수화고빈계수；대저빈계수진행기우Perona-Malik확산모형각향이성확산려파；대고빈계수,인입신경망락중적sigrnoid함수개진자괄응유전산법적변이화교차개솔생성,병용부대적최우개체체환자대중최차적개체래보호최우개체불피파배,극복유전산법적국부최우현상,이용개진적자괄응유전산법증강화거조.연후,대제도도상주예화처리이돌출변연,재주형태학운산병진행H-minima표기.최후,집행분수령분할,실현개진적산법.실험결과표명,개진산법능구유효지억제조성적간우,감경과분할,분할정도야유소제고.