%0 Journal Article
%T 基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法
%A 王毅 牛奕龙 齐华
%A 齐敏
%A 郝重阳
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%I 
%X 由于3维人体图像数据量大，导致分割耗时严重；人体组织间灰度差异相对较小，致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题，提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果，并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索，从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明，与传统熵函数及模糊隶属度函数相比，改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好，且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下，100次阈值计算结果表明，本文算法更加精确、稳定。
%K 3维图像分割
%K 模糊指数熵
%K 免疫遗传算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=13CCF431BD1B72402203FAAB4FD93C1D&yid=67289AFF6305E306&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=09614E07E1BC4184&eid=09614E07E1BC4184&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=0