简介：本文通过对人体肺部X光片图像的边缘检测,增强医学图像的可读性,以便能检查出肺中的癌细胞,甚至可以更清楚的分辨出癌细胞具体的位置和形状,从而帮助医生更好的诊断病人的症状。
简介：为了克服图像模式识别中的噪声干扰,提出了一种具有感知功能的蚁群算法获得最终检测的边缘信息。改降低了迭代的游走以及初始随机分布里面一些没有意义的运算,使系统运算更加快捷,极大的提高了运算的效率。同时使用感知区域对蚂蚁的游走方向进行了引导和限制,降低了蚂蚁陷入局部而无法走出的可能性。通过对比两种算法进行仿真实验时的运行速度可以发现传统蚁群算法的速度比SACO慢很多。
利用边缘检测诊断人体肺部癌细胞
基于一种具有感知功能的蚁群算法的图像边缘信息捕获研究
