【图像分割】鸽群算法PIO图像分割【含Matlab源码 3178期】

原创已于 2024-11-22 20:51:29 修改 · 499 阅读

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于 2024-01-12 09:41:59 首次发布

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⛄一、鸽群算法PIO图像分割简介

基于鸽群在归巢过程中的特殊导航行为,Duan等提出了一种仿生群体智能优化算法———鸽群优化算法.在这个算法中,通过模仿鸽子在寻找目标的不同阶段使用不同导航工具这一机制,提出了2种不同的算子模型:

1)地图和指南针算子(map and compass operator).鸽子可以使用磁性物体感知地磁场,然后在头脑中形成地图.它们把太阳高度作为指南针来调整飞行方向,当它们接近目的地的时候,它们对太阳和磁性物体的依赖性便减小.

2)地标算子(landmark operator).地标算子用来模拟导航工具中地标对鸽子的影响.当鸽子飞近目的地时,它们将更多依赖附近的地标.如果鸽子对地标熟悉,将直接飞向目的地.否则,它们将跟随那些对地标熟悉的鸽子飞行.

在鸽群优化模型中,使用虚拟的鸽子模拟导航过程.依据地图和指南针算子(如图2所示)的原理,初始化鸽子的位置和速度,并且在多维搜索空间中,鸽子的位置和速度在每一次迭代中都会得到更新.其位置和速度分别记作
在这里插入图片描述
图2 地图和指南针算子模型

式中i=1,2,…,N.每只鸽子依据

更新其位置Xi及速度Vi.式中:R是地图和指南针因数,取值范围设定成0_{1;rand是取值范围在0}1的随机数;Nc是目前迭代次数;Xgbest是在Nc-1次迭代循环后,通过比较所有鸽子的位置得到的全局最优位置.当该循环次数达到所要求的迭代次数后即停止地图和指南针算子的工作,进入地标算子中继续工作.

如图3所示,在地标算子中,每一次迭代后鸽子的数量都会减少一半.那些远离目的地的鸽子对地标不熟悉,它们将不再有分辨路径的能力,因而被舍去.Xcenter是剩余鸽子的中心位置,将被当作地标,即作为飞行的参考方向,由此依据下列方程:
在这里插入图片描述
对鸽子的位置Xi进行更新.其中

同样,以上迭代循环至最大迭代次数后,地标算子也停止工作.

图3 地标算子模型

鸽群算法PIO是一种基于鸽群行为的优化算法，它可以用于图像分割。在图像分割中，PIO算法可以通过调整参数和优化目标函数来寻找最佳的分割结果。通过模拟鸽群中的行为，PIO算法可以在搜索空间中寻找最优解，并对图像进行有效的分割。

⛄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);%显示I（指定灰度值为256）的灰度直方图；%p为每一级灰度像素个数，x为灰度级；
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); %某灰度等级上的像素点占总的像素点的概率
n=256; c1=2; c2=2;
wmax=0.9; wmin=0.4;
G=100; %种群数
N=20; N0=10; %两类方法迭代次数
X=min(L)+fix((max(L)-min(L))*rand(1,N));%向0方向取整；
V=min(L)+(max(L)-min(L))*rand(1,N);%粒子的位置和速度；
m=0;
for i=1:1:n
m=m+L(i)*LP(i); %图像增强后的灰度值
end
pbest=zeros(N,2);
gbest1=0; gbest2=0; %历史最佳位置
GG=0; t2=clock;
for k=1:1:G
w(k)=wmax-(wmax-wmin)*k/G;
for i=1:1:N
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; %第一类像素点概率
W1(i)=1-r; %第二类像素点概率
U0(i)=s/r; %%第一类像素点均值
U1(i)=(m-s)/(1-r); %%第二类像素点均值
end
for i0=1:1:N
BB(i0)=W0(i0)W1(i0)((U1(i0)-U0(i0))^2); %%最大类间方差
end

for i=1:1:N %将历史最佳位置与阈值比较，取较大为历史最佳位置
if pbest(i,2)<BB(i)
pbest(i,2)=BB(i);
pbest(i,1)=X(i);
end
end
[MAX,CC]=max(BB); %优化目标函数
if MAX>=gbest2 %
gbest2=MAX;
gbest1=X(CC);
end
GG(k)=gbest2; %得到类间方差最大时对应的k

for i=1:1:N0 %第一个位置速度更新公式
V(i)=V(i)exp(-0.3t)+rand*(gbest1-X(i));
X(i)=V(i)+X(i);
end

for i=N0:1:N %第一个位置速度更新公式
XC=(1/G)(sum(X));
X(i)=X(i)exp(-0.3t)+rand(gbest1-XC);
end
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄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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