基于改进模糊指数熵双阈值的3维人体图像分割优化算法

由于3维人体图像数据量大，导致分割耗时严重；人体组织间灰度差异相对较小，致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题，提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果，并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索，从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明，与传统熵函数及模糊隶属度函数相比，改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好，且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下，100次阈值计算结果表明，本文算法更加精确、稳定。