云萤火虫算法改进二维Tsallis熵的医学图像分割

为提高医学图像分割的效果,针对二维Tsallis熵阈值法图像分割效果受参数q选择的影响,提出一种基于云模型萤火虫算法优化二维Tsallis熵的医学图像分割算法。首先,将云模型引入萤火虫算法,提高萤火虫算法的收敛速度和寻优能力;其次,选择均匀性测度作为医学图像分割的评价指标,运用CMFA算法对二维Tsallis熵阈值法参数q进行自适应寻优。研究结果表明,与FA-Tsallis和Tsallis相比较,CMFA-Tsallis的均匀性测度最高,分割出来的结果边界清晰,从而证明本算法的有效性。