粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究

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粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究

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毕业论文范文题目：粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究，论文范文关键词：粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究
粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像分割是目标检测和识别的重要步骤,是许多高级图像处理技术的基础。医学图像分割,也是医学图像处理和分析的基础与难题。在计算机辅助精液分析系统中,对精子目标、DNA碎片、精子形态的分割和识别是后续分析的关键。迄今为止,已经提出了多种图像分割算法。阈值分割技术由于原理简单,易于实现,成为图像分割领域的一种重要方法。但阈值选取大多采用（文章此处忽略..）穷尽的搜索方式,特别当要求寻找最佳阈值组合,实现多阈值分割时,其耗时高,效率低,无法满足应用需求。为了快速准确得寻求多阈值的最佳组合,满足实时性和准确性的分割要求,必须寻找一种高效的优化算法搜寻最佳阈值。粒子群算法是一种新兴的基于种群搜索策略的全局优化算法,是智能优化算法的典型。粒子群算法已经被证明是一种有效的全局优化算法,其收（本文此处忽略..）敛速度快,易于实现,已经成功地运用到了许多工程领域。然而,标准粒子群算法存在容易陷入局部最优,后期收敛过慢等问题。本文将改进的粒子群算法应用于医学显微图像分割,并比较分析实验结果,具体工作如下:(1)介绍了精子辅助分析系统,以及本研究的背景和意义。并对现有的图像分割方法进行了概括性总结,阐述了本文的主要工作。(2)介绍了粒子群算法的基本原理（本文此处忽略..）和研究进展,并针对粒子群算法易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,对标准粒子群优化算法进行改进,提出了一种根据粒子进化速度自适应调整惯性权重,并能在粒子进化停滞时,对部分不优良的粒子进行突变,以便能搜索到空间其他区域的改进算法。同时,进行了大量的关于若干测试函数的仿真实验,实验结果表明,该改进方法的收敛速度有一定的提高,并且能有效预（文章此处忽略..）防陷入局部最优。(3)本文将改进的粒子群算法与Otsu法,最大熵方法以及模糊C-均值聚类方法相结合,应用于医学显微图像分割中,包括单阈值分割和多阈值分割的情况,并对结果进行比较分析。实验表明:该算法能快速准确找到分割阈值的最佳组合,取得良好的分割效果。本研究为项目中的实际运用,提供了坚实的理论基础和实验数据。

以上为本篇毕业论文范文粒子群优化算法在医学显微图像分割中的研究的介绍部分。

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