【PIO-OUST图像分割】基于鸽群算法优化最大类间方差实现图像分割附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/135352263

本文探讨了深度学习驱动的图像分割面临的挑战，提出了一种利用鸽群算法PIO优化最大类间方差OUST的方法，有效解决小样本数据和计算资源限制的问题，实验结果显示在准确率和召回率上优于传统OUST方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

摘要

图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目的是将图像划分为具有不同特征的区域。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的图像分割方法取得了显著的进展。然而，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，对于一些小样本数据集或计算资源有限的情况，并不适用。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于鸽群算法 PIO 优化最大类间方差 OUST 的图像分割方法。该方法利用鸽群算法 PIO 的全局搜索能力和局部开发能力，对 OUST 函数进行优化，从而获得图像的最佳分割结果。

1. 鸽群算法 PIO

鸽群算法 PIO（Pigeon-Inspired Optimization）是一种基于鸽群行为的优化算法。鸽群算法 PIO 模拟鸽群在觅食和迁徙过程中的行为，通过个体之间的信息交流和协作，来寻找最优解。

鸽群算法 PIO 的主要步骤如下：

初始化鸽群种群，并随机生成每个鸽子的位置和速度。
计算每个鸽子的适应度值。
根据适应度值，选择出最优的鸽子作为领鸽。
领鸽将自己的位置信息广播给其他鸽子。
其他鸽子根据领鸽的位置信息，更新自己的位置和速度。
重复步骤 2-5，直到满足终止条件。

2. 最大类间方差 OUST

最大类间方差 OUST（Otsu's method）是一种经典的图像分割方法。OUST 函数定义如下：

OUST 函数的值越大，说明图像分割的效果越好。因此，图像分割的目标是找到一个阈值 �t，使得 OUST 函数的值最大。

3. 基于鸽群算法 PIO 优化最大类间方差 OUST 的图像分割方法

本文提出的基于鸽群算法 PIO 优化最大类间方差 OUST 的图像分割方法，主要步骤如下：

将图像的每个像素点作为鸽群中的一个鸽子。
初始化鸽群种群，并随机生成每个鸽子的位置和速度。
计算每个鸽子的适应度值，适应度值定义为 OUST 函数的值。
根据适应度值，选择出最优的鸽子作为领鸽。
领鸽将自己的位置信息广播给其他鸽子。
其他鸽子根据领鸽的位置信息，更新自己的位置和速度。
重复步骤 3-6，直到满足终止条件。
将鸽群种群中所有鸽子的位置作为图像的分割阈值。
根据分割阈值，将图像分割为不同的区域。

📣 部分代码

function [v10,v11]=mutation_2d(c10,c11)    %变异算子    format long;    population=20;    pm=0.03;    for i=1:population        for j=1:8            r0=rand(1);            r1=rand(1);            if r0>pm                temp0(i,j)=c10(i,j);            else                tt=not(str2num(c10(i,j)));                temp0(i,j)=num2str(tt);            end            if r1>pm                temp1(i,j)=c11(i,j);            else                tt=not(str2num(c11(i,j)));                temp1(i,j)=num2str(tt);            end        end    end    v10=temp0;    v11=temp1;