【图像分割】基于matlab粒子群优化指数熵图像分割【含Matlab源码 287期】

一、图像分割简介

理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】

二、部分源代码

%%无递推
clc;
clear;
C=imread('1.jpg');
C=rgb2gray(C);
%C=imnoise(C,'gaussian',0,0.005);
figure
subplot(1,2,1)
imshow(C)
tic
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%确定基本粒子群算法的迭代次数和粒子个数
Iter =80;
global  popsize
popsize = 12;  %%粒子个数
global dimsize
dimsize=3;  %%粒子维数
 
 
%初始化基本粒子群优化算法的参数
Wmax = 0.9;             %最大惯性因子
Wmin = 0.1;             %最小惯性因子
c1 = 2.0;               %个体学习因子
c2 = 2.0;               %群体学习因子
xmax = 254;             %粒子允许的最小位置
xmin = 2; 
speedmax=10;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%初始化
        for k1=1:popsize
           for i=1:popsize
              Xpop(i,1:dimsize)= unifrnd(xmin,xmax,1,dimsize);
                 %pop(i,1:dimsize)=[ unifrnd(xmin,85), unifrnd(85,170),unifrnd(170,255)];   %%三阈值
                  %Xpop(i,1:dimsize)=unifrnd(2,254,1,dimsize);   %%两阈值
           end
           for j=1:popsize
     toc 
    % t=toc-tic;
    %写入最终结果图
    [m,n]=size(C);
   z=zeros(m,n); 
% percentege=0;
    for i=1:m
        for j=1:n
          if C(i,j)<=round(gBest(1))-1
           z(i,j)=0; 
          elseif C(i,j)<=round(gBest(2))-1
              z(i,j)=75;
          elseif C(i,j)<=round(gBest(3))-1
              z(i,j)=175;
          else
              z(i,j)=255;
    %           percentege=percentege+1;
          end
      end
    end
    z=z/255;
    subplot(1,2,2);
    imshow(z);
              

  

 

  
 
 

  
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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] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]赵勇,方宗德,庞辉,王侃伟.基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割[J].计算机应用研究. 2008,(04)

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