【图像分割】改进的北方苍鹰优化算法多阈值图像分割【含Matlab源码 3222期】

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⛄一、改进的北方苍鹰优化算法多阈值图像分割简介

北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization Algorithm，NGOA）是一种新型的启发式优化算法，它模拟了北方苍鹰在捕猎过程中的行为，具有全局搜索能力和快速收敛速度。多阈值图像分割是指将一幅图像分成多个区域，每个区域内的像素灰度值在一个阈值范围内，而不同区域之间的像素灰度值则不在同一阈值范围内。改进的北方苍鹰优化算法可以用于多阈值图像分割中，通过优化阈值来实现图像分割。

具体来说，改进的北方苍鹰优化算法可以通过以下步骤实现多阈值图像分割：
1、初始化种群：随机生成一定数量的阈值组合作为初始种群。
2、计算适应度：根据阈值组合对图像进行分割，并计算分割结果与真实结果之间的相似度作为适应度。
3、选择操作：根据适应度对种群进行选择，选择出适应度较高的个体作为下一代种群的父代。
4、变异操作：对父代进行变异操作，生成新的个体。变异操作可以采用随机生成、交叉、变异等方式。
5、更新种群：将父代和子代合并，得到新的种群。
6、判断终止条件：如果满足终止条件，则输出最优解；否则返回第2步。

⛄二、部分源代码

clear all
clc
tic
I = imread(‘1.jpg’);%读取图像
I1 = I(:,:,1);
I2 = I(:,:,2);
I3 = I(:,:,3);
%%
dim=4;
SearchAgents_no=20;
Max_iteration=100;
lb = ones(1,dim);
ub = 255*ones(1,dim);
Best_score=zeros(3,1);
%%
%I1
fobj =@(thresh)fun(I1,thresh);
[Best_score(1,1),Best_pos_R,curve_R_INGO]=INGO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
Iout_R=YuZhiplot(I1,Best_pos_R);
%I2
fobj =@(thresh)fun(I2,thresh);
[Best_score(2,1),Best_pos_G,curve_G_INGO]=INGO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
Iout_G=YuZhiplot(I2,Best_pos_G);

%%
%I3
fobj =@(thresh)fun(I3,thresh);
[Best_score(3,1),Best_pos_B,curve_B_INGO]=INGO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
Iout_B=YuZhiplot(I3,Best_pos_B);

%%
Best_score_MCET=1./Best_score;
Iout = uint8(cat(3,Iout_R,Iout_G,Iout_B));imshow(Iout);
%%
f1=FSIM(Iout,I);
display(['The FSIM value by INGO_MCET is ', num2str(f1)]);
s1=SSIM(Iout,I);
display(['The SSIM value by INGO_MCET is ', num2str(s1)]);
p1 = psnr(Iout,I);
display(['The PSNR value by INGO_MCET is ', num2str(p1)]);
f1=FSIM(Iout,I);
toc

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]师韵,王震,王旭启,张善文.基于改进遗传算法的最大熵作物病害叶片图像分割算法[J].江苏农业科学. 2015,43(09)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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