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为了解决传统的阈值法无法适用的特征值相差不大的较复杂的医学图像分割,并针对聚类算法在分割图像时对初始值敏感且易陷入局部最优解这一缺点,提出了一种新的图像分割方式—基于免疫聚类的图像分割.实验表明,该方法既有效地克服了聚类算法的缺陷,又减轻了免疫算法在进化后期的波动现象,提高了其收敛速度和局部搜索能力,更具稳定性和准确性,在一定程度上改善了医学图像的分割效果.