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1. 基于自适应遗传算法的B样条曲线拟合的参数优化

孙越泓魏建香夏德深

计算机应用 2010, 30 (07): 1878-1882.

摘要（1728）

PDF （748KB）（1270）

在B样条曲线的最小二乘拟合平面有序数据问题中，经常采用遗传算法进行优化。但随机选取初始种群的遗传算法，容易使得结果陷入局部最优。要达到较高的拟合精度，则需要增加更多的控制顶点。为克服这一缺点，提出了一种自适应的遗传算法对B样条曲线的参数优化。用平均有序数据参数法,将数据参数和节点建立关联，极大提高初始种群的平均适应度；通过优化遗传策略,加快种群进化。实验表明，该算法能用最少的控制顶点和进化代数进行B样条曲线的拟合，得到的拟合曲线逼近效果更好。

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2. 具有多指标柔性能量的MumfordShah模型图像分割

张建伟孟祥瑞罗嘉夏德深

计算机应用

摘要（1768）

PDF （1427KB）（771）

针对Chan和Vese提出的基于MumfordShah泛函的水平集图像分割算法，做了两方面的改进：首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代CV模型中的刚性能量，减少了CV模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象；其次，综合图像的多方面特征，提出多指标集能量项构造方法，提升了CV模型的分割能力和精度。综合两方面的工作，提出带多指标柔性能量的CV模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能，并且算法收敛速度快、数值稳定。