基于细菌觅食的细胞图像分割算法：提高边缘检测精度

"使用细菌觅食优化进行细胞图像分割是一种新颖且有效的计算机视觉技术，它将生物启发的算法与图像处理结合，解决细胞图像分割中的挑战。传统边缘检测方法如Canny、SUSAN、Verma等在计算效率上表现出色，但它们往往依赖于初始化，可能导致边缘不连续。本文提出的基于细菌觅食的边缘检测（BFED）算法创新性地将细胞图像中的像素强度梯度视为养分浓度，通过模拟大肠杆菌寻找营养丰富的区域，实现了更加自然且连续的边缘检测。 BFED算法的核心是将图像处理过程转化为一个模拟生物群落行为的问题，通过迭代搜索找到最佳边缘路径。这种仿生方法不仅提高了对边缘的识别精度，还能有效抵抗噪声干扰。例如，实验中对比了Canny、SUSAN、Verma、主动轮廓模型（ACM）以及BFED算法在不同条件下的性能，结果显示BFED在平均距离测量（DM）和F-measure（一种衡量边缘精确度和召回率的指标）上表现出显著优势。对于给定的几个细胞图像（如C2DL-MSCN2DH-GOWT1N2DH-SIM1N2DL-HeLaN3DHCHO），BFED算法显示出更低的距离误差和更高的F-measure，这表明它在保持边缘细节的同时，能更准确地分离细胞结构。 表格数据进一步证实了这一点，BFED算法在所有测试图像上都优于其他方法，尤其是在面对白高斯噪声污染的图像时，其稳定性更强，边缘检测的准确性更高。因此，使用细菌觅食优化的边缘检测方法对于细胞图像分割具有实际应用价值，它可能成为图像分析和生物医学研究领域的一个有力工具，有助于提高细胞形态分析的精确性和自动化程度。"