PSO的二维最大熵法阈值分割
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format longG
% 问题背景
I =imread('car.bmp');
I = imresize( I, );
if(size(I, 3)>1)
im = rgb2gray(I);
else
im = I;
end
h = fspecial('average', );% 2x2均值滤波
meanI = imfilter(im, h); % 均值图像
figure(1), imshow(im, []);
%% PSO 参数
c1 = 1.4995;
c2 = 1.4995;
Vmin = -5;
Vmax = 5;
maxiter = 10;% 迭代次数
sizepop = 10;% 种群数量
Lmax = 256; % 最大灰阶
popmin = 1;popmax = Lmax-1; % 未知量个数，决策变量个数，阈值个数 x取值范围
% 2个阈值，实现3分割
level = 3;
nvar = level-1; % 未知量个数，决策变量个数，阈值个数
% 初始化种群
for i=1:sizepop
pop(i,1) = popmin + fix( (popmax-popmin)*rand );
pop(i,2) = popmin + fix( (popmax-popmin)*rand );
pop(i, :) = sort(pop(i, :));
fitness(i) = fun2(im, meanI, pop(i,:) );
V(i,:) = zeros(1, nvar);
end
% 记录一组最优值
=max(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
% 迭代寻优
for i=1:maxiter
disp(['当前迭代次数: ', num2str(i)])
for j=1:sizepop
% 速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j, find(V(j,:)>Vmax)) = Vmax;
V(j, find(V(j,:)<Vmin)) = Vmin;
% 个体更新
pop(j,:) = fix( pop(j,:) + 0.5 * V(j,:) );
pop(j, find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;
pop(j, find(pop(j,:)<popmin)) = popmin;
% 适应度更新
pop(j, :) = sort(pop(j, :));
fitness(j) = fun2(im, meanI, pop(j,:));
% 比较个体间比较
if fitness(j)>fitnessgbest(j)
fitnessgbest(j) = fitness(j);
gbest(j,:) = pop(j,:);
end
if fitness(j)>bestfitness
bestfitness = fitness(j);
zbest =pop(j,:);
end
end
fitness_iter(i) = bestfitness;
end
%% 结果显示
disp('最优解')
zbest = sort(zbest);
disp(zbest)
fprintf('\n')
figure('color',)
plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
% 显示
Iout = imageGray(im, zbest);
figure('color',)
imshow(Iout,[])
colormap jet;
axis equal适应度函数如下：**** Hidden Message *****
参考：【32】一维最大熵法进行2分割和3分割（MATLAB）
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