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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、模拟退火算法图像边缘检测
1 模拟退火算法
模拟退火是一种通用的概率算法, 受固体退火原理的启发而产生, 当对固体加热时, 内能不断增大, 内部的分子做剧烈的无序运动;当降温时, 所有分子的运动逐渐变得有序, 最后到常温时达到基态, 内能恢复为最小[9].由Metropolis准则可知, 分子在温度T的时候趋向平衡的概率P为

其中, k为Boltzmann常数, ΔE为在温度为T时的内能变化量.把固体退火模拟组合优化问题, 把内能E模拟成目标函数值, 把温度T演化成为控制参数[10].从初始解和控制参数初值开始, 对当前解进行迭代.与此同时, 逐渐减小控制参数, 当满足算法终止条件时, 此时的解就是近似最优解.模拟退火算法具有概率的全局优化性能, 适用于在一定的时间内, 求得一个在大的搜索空间内的最优解.
⛄二、部分源代码
%% 清除变量
clc;
clear;
pic=imread(‘ant.jpg’);
pic=rgb2gray(pic);
%-------------------------------------------------------
%滤波
polished1=[-2.2 -0.8 -0.6 ;0 0 0 ;2.2 0.8 0.6 ];
polished11=[2.2 0.8 0.6 ;0 0 0 ;-2.2 -0.8 -0.6 ];
polished111=[-0.1 -0.8 -0.6 ;0 0 0;0.1 0.8 0.6 ];
polished1111=[0.1 0.8 0.6 ;0 0 0 ;-0.1 -0.8 -0.6 ];
polished2=polished1’;
polished22=polished11’;
polished222=polished111’;
polished2222=polished1111’;
%--------------------------------------------------------
% 组合滤波器
Pol1=[polished1 polished11 polished111 polished1111];
Pol1(:,end+1)=1;
Pol2=[polished2 polished22 polished222 polished2222];
Pol2(:,end+1)=2;
PolFil=[Pol1; Pol2];
% 交换过滤器矩阵行随机每次运行的生产率
PolFil_Swap = PolFil(randperm(size(PolFil, 1)), 😃;
%%数据准备
fordet=PolFil_Swap;
sizdet=size(fordet);
x=PolFil_Swap(:,1:sizdet(1,2)-1)‘;
t=PolFil_Swap(:,sizdet(1,2))’;
nx=sizdet(1,2)-1;
nt=1;
nSample=sizdet(1,1);
% 将表转换为结构
data.x=x;
data.t=t;
data.nx=nx;
data.nt=nt;
data.nSample=nSample;
nf=6;
% 成本函数
CostFunction=@(q) FSC(q,nf,data);
⛄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]周岩,王雪瑞.基于模拟退火与蚁群算法的图像边缘检测[J].兰州工业学院学报. 2016,23(03)
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
本文介绍了如何使用模拟退火算法在Matlab中进行图像边缘检测,包括算法原理、部分源代码示例以及Matlab版本信息。作者还分享了与智能优化、机器学习、图像处理、路径规划等多个IT领域的相关应用案例。
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