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研究了一种基于融合颜色和强度先验信息的几何形变模型的医学图像分割算法。首先借助遗传算法,从图像的不同颜色空间中得到对应颜色分量的阈值,然后将这些阈值所代表的先验信息融合到形变模型的进化曲线中,从而得到了改进的基于leveI set的几何形变模型。采用临床骨髓细胞和乳腺细胞分别进行了实验,结果表明相对于传统的只利用图像梯度信息的形变模型．算法不仅能得到更精确的结果,而且具有更快的运行速度。