一种基于改进的遗传算法的脑MR图像去偏移场模型

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由于磁共振图像(Magnetic Resonance Images,MRI)常含有偏移场,影响后继图像分割。采用Legendre多项式基函数来拟合偏移场,以去除偏移场对图像分割的影响。当使得恢复图像的信息熵达到最小时,求得的偏移场最优。求偏移场的过程中需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法时间复杂度高,易陷入局部最优,对遗传算法进行了改进,更容易得到全局最优解且时间复杂度较低。实验证明该算法可以得到精确的偏移场,得到准确的分割结果。
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