基于MATLAB的粒子群优化（PSO）算法在T熵图像分割中的应用

图像分割是计算机视觉和图像处理领域的重要任务之一。它的目标是将一幅图像分割成多个具有相似特征的区域，以便更好地理解和处理图像。T熵图像分割是一种基于信息论的方法，它利用像素之间的相似性来进行分割。本文将介绍如何使用MATLAB编写粒子群优化算法来实现T熵图像分割。

首先，我们需要准备一幅待分割的图像。在这个示例中，我们将使用MATLAB自带的"cameraman.tif"图像作为输入。你可以根据自己的需求替换成其他图像。

% 读取图像
image = imread('cameraman.tif');

接下来，我们将定义T熵作为图像分割的目标函数。T熵是一种基于像素灰度值和像素之间的相似性的度量。我们的目标是最小化T熵，以实现最佳的图像分割效果。

function entropy =