基于遗传算法的原位根系CT图像的模糊阈值分割

原位根系CT图像的精确分割是实现植物根系3维重建和定量分析的重要基础。为了对原位根系CT序列图像进行准确、有效的分割，针对原位根系CT序列图像固有的模糊性特征，设计了一种基于遗传算法的模糊多阈值图像分割方法。该方法首先通过直方图分析确定了原位根系3维分割的初始阈值范围；然后通过设计一种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;最后采用最大模糊熵准则，并借助遗传算法寻找确定了一组序列图像的最佳分割阈值。编程实验结果证实，该算法不仅能更加准确、有效地对植物根系原位CT序列图像进行分割，并可提高图像阈值分割的精度和效率。