【图像分割】粒子群算法PSO图像分割【含Matlab源码 3179期】

原创已于 2024-11-22 20:51:43 修改 · 435 阅读

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于 2024-01-12 09:40:43 首次发布

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⛄一、粒子群算法PSO图像分割简介

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）可以应用于图像分割任务。以下是使用粒子群法进行图像分割的基本步骤：
1、表示和初始化：将图像像素看作数据点，每个数据有一个特征向量表示其颜色、纹理等特征。初始化一群粒子，每个粒子代表一个聚类中心。
2、适应度计算：对于每个粒子，计算其对应的聚类中心产生的聚类结果与真实标签之间的适应度，即计算聚类误差。
3、更新速度和位置：根据粒子历史最佳位置和群体历史最佳位置，更新粒子的速度和位置。速度更新将考虑局部最优和全局最优信息。的粒子聚类中心的聚类结果的适应度。
4、搜索解空间：重复步骤3和步骤4，直到达到迭代次数或收敛条件。
5、最优解提取：找到适应度最佳的粒子对应的聚类中心，作为最终的聚类结果。
6、分割结果心，将图像中的像素分配给对应的聚类。
是，粒子群算法的具体实现可能会因应用场景和需求而有所变化。在图像分割任务中，可以根据图像的特性选择适当的特征表示方式，调整算法参数（如粒子数量、迭代次数等），并结合一些后处理技术（如边缘平滑、区域连接）来提升图像分割的质量和准确度。

⛄二、部分源代码

ttt = zeros(100,1);
for o = 1:5
tic
I=imread(‘lena.jpg’);
J=rgb2gray(I);%如果是彩色图像要加此句，但去掉下面一句
%J=I;
[a,b]=size(J);
figure(1)
imshow(J)
[p,x]=imhist(J,256); %I为灰度的输入图像，n为指定的灰度级数目
figure(2)
plot§;
title(‘灰度直方图’)
xlabel(‘灰度值’)
ylabel(‘像素点个数’)
L=x’;
LP=p’/(a*b);
n=256
c1=2; %参数，两个学习因子
c2=2;
wmax=0.9;%最大权重
wmin=0.4;%最小
G=100;%迭代次数
M=20; %总群数
X=min(L)+fix((max(L)-min(L))*rand(1,M));
V=min(L)+(max(L)-min(L))rand(1,M);
m=0;
for i=1:1:n
m=m+L(i)LP(i);
end
pbest=zeros(M,2); %粒子个体最优解
gbest1=0; %粒子全局最优解
gbest2=0;
GG=0;
% t2=clock;
for k=1:1:G
w(k)=wmax-(wmax-wmin)k/G; %权重
for i=1:1:M
t=length(find(X(i)>=L));
r=0;
s=0;
for j=1:1:t
r=r+LP(j);
s=s+L(j)LP(j);
end
W0(i)=r;
W1(i)=1-r;
U0(i)=s/r;
U1(i)=(m-s)/(1-r);
end
for i0=1:1:M
BB(i0)=W0(i0)W1(i0)((U1(i0)-U0(i0))^2);
end
%将粒子全局最优解和个体最优解与粒子适应度比较，
%若如果粒子的适应度值更优，则代替 pbest和gbest
for i=1:1:M
if pbest(i,2)<BB(i)
pbest(i,2)=BB(i);
pbest(i,1)=X(i);
end
end
[MAX,CC]=max(BB); %全局最优
if MAX>=gbest2
gbest2=MAX;
gbest1=X(CC);
end
GG(k)=gbest2;
%计算粒子新速度和位置
l=100;
for i=1:1:M %两个公式
V(i)=l[round(w(k)V(i)+c1rand(pbest(i,1)-X(i))+c2rand(gbest1-X(i)))];
%w为惯性因子，c1c2为加速常数，【0.4】
X(i)=V(i)+X(i);
end

end
for i=1:1:a
for j=1:1:b
if J(i,j)>gbest1
J(i,j)=250;
else
J(i,j)=0;
end
end
end
kk=1:1:G;

gbest1
figure(3)
imshow(J)
ttt(o) = toc;
figure(4)
plot(kk,GG)
title(‘最优适应度’)
fn = [‘myfig’ num2str(o) ‘.jpg’];
saveas(gcf,fn);
end

⛄三、运行结果

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⛄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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