【图像分割】基于萤火虫算法实现图像聚类分割附matlab代码

本文介绍了一种利用萤火虫算法优化聚类进行图像分割的方法。通过最大化聚类优化目标函数,寻找最佳聚类数,并在Matlab中实现代码,提高了图像分割的精度和抗噪能力。实验结果表明,该方法能快速找到最佳阈值,适用于实时图像分割需求。

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1 内容介绍

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化聚类的图像分割方法。获得最大聚类优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳聚类个数,根据最佳聚类个数对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。

2 部分代码

%% Differential Evolution image color quantization using clustering

clear;

clc;

warning('off');

img=imread('r.jpg');

img=im2double(img);

% Separating color channels

R=img(:,:,1);

G=img(:,:,2);

B=img(:,:,3);

% Reshaping each channel into a vector and combine all three channels

X=[R(:) G(:) B(:)];

%% Starting DE Clustering

k = 6; % Number of Colors (cluster centers)

%---------------------------------------------------

CostFunction=@(m) ClusterCost(m, X);     % Cost Function

VarSize=[k size(X,2)];           % Decision Variables Matrix Size

nVar=prod(VarSize);              % Number of Decision Variables

VarMin= repmat(min(X),k,1);      % Lower Bound of Variables

VarMax= repmat(max(X),k,1);      % Upper Bound of Variables

% DE Parameters

MaxIt=100;         % Maximum Iterations

nPop=k*2;         % Population Size

%

beta_min=0.2;   % Lower Bound of Scaling Factor

beta_max=0.8;   % Upper Bound of Scaling Factor

pCR=0.2;        % Crossover Probability

% Start

empty_individual.Position=[];

empty_individual.Cost=[];

empty_individual.Out=[];

BestSol.Cost=inf;

pop=repmat(empty_individual,nPop,1);

for i=1:nPop

pop(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);  

[pop(i).Cost, pop(i).Out]=CostFunction(pop(i).Position);  

if pop(i).Cost<BestSol.Cost

BestSol=pop(i);

end 

end

BestRes=zeros(MaxIt,1);

% DE Body

for it=1:MaxIt

for i=1:nPop        

x=pop(i).Position;        

A=randperm(nPop);        

A(A==i)=[];        

a=A(1);

b=A(2);

c=A(3);       

% Mutation

beta=unifrnd(beta_min,beta_max,VarSize);

y=pop(a).Position+beta.*(pop(b).Position-pop(c).Position);

y=max(y,VarMin);

y=min(y,VarMax);        

% Crossover

z=zeros(size(x));

j0=randi([1 numel(x)]);

for j=1:numel(x)

if j==j0 || rand<=pCR

z(j)=y(j);

else

z(j)=x(j);

end

end        

NewSol.Position=z;

[NewSol.Cost, NewSol.Out]=CostFunction(NewSol.Position);       

if NewSol.Cost<pop(i).Cost

pop(i)=NewSol;           

if pop(i).Cost<BestSol.Cost

BestSol=pop(i);

end

end

end    

% Update Best Cost

BestRes(it)=BestSol.Cost;    

% Iteration 

disp(['In Iteration # ' num2str(it) ': Highest Cost IS = ' num2str(BestRes(it))]);    

DECenters=Res(X, BestSol);

end

DElbl=BestSol.Out.ind;

% Plot DE Train

figure;

plot(BestRes,'--k','linewidth',2);

title('DE Train');

xlabel('DE Iteration Number');

ylabel('DE Best Cost Value');

%% Converting cluster centers and its indexes into image 

Z=DECenters(DElbl',:);

R2=reshape(Z(:,1),size(R));

G2=reshape(Z(:,2),size(G));

B2=reshape(Z(:,3),size(B));

% Attaching color channels 

quantized=zeros(size(img));

quantized(:,:,1)=R2;

quantized(:,:,2)=G2;

quantized(:,:,3)=B2;

% Plot Results 

figure;

subplot(1,2,1);

imshow(img);title('Original');

subplot(1,2,2);

imshow(quantized);title('Quantized Image');

3 运行结果

4 参考文献

[1]吴鹏. 萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2014.

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

粘连图像分割是一种常见的图像处理技术,可以将粘连在一起的物体进行分割。在Matlab中,有多种方法可以实现粘连图像分割。以下是其中两种常见的方法: 第一种方法是使用萤火虫算法 (FA) 进行图像分割。这种方法首先将图像转换为灰度图像,并对灰度图像进行预处理。然后使用FA算法进行聚类,将图像分成多个区域。最后,将聚类结果转换回图像形式进行可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【图像分割】基于萤火虫优化的半监督谱聚类彩色图像分割方法(Matlab代码实现)](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46039719/article/details/126817970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [MATLAB图像处理实验——细胞图像分割和计数](https://blog.youkuaiyun.com/simon_family/article/details/80056526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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