【作者】 韩忠玲； 韩忠明； 汲伟明； 姚萌；

【Author】 Han Zhongling~(1,2) Han Zhongming~2 Ji Weiming~(1,3) Yao Meng~1 (1 School of Information Science and Technolog East China Normal University Shanghai 200241 China; 2 School of Information Science and Technology Shihezi University Xinjiang 832000 China; 3 School of Mechanical and Automation Engineering Shanghai Institute of Technology China)

【机构】 华东师范大学信息学院； 石河子大学信息学院； 上海应用技术学院机械与自动化工程学院上海应用技术学院；

【摘要】 熵可以用来衡量图像的质量,当恢复图像的熵达到最小时,就可以克服偏移场的影响。由于传统的遗传算法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将模拟退火引入到遗传算法求解过程中,拉伸适应度函数,使得更容易得到全局最优解。实验证明,该算法可以得到精确的偏移场,并可得到准确的分割结果。对实际数据取得了较好的结果。更多还原

【Abstract】 Entropy is a good measure of the image quality which can be minimized in order to overcome the bias problem.But conventional methods such as genetics algorithm often find local best.To find global best we present simulated annealing and genetics algorithm to find best parameters to estimate the bias field to make it easier to find global best Experiments show our algorithm can achieve optimal bias field and accurate segmentation results更多还原