【图像分割】基于matlab遗传算法道路图像分割【含Matlab源码 779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

%%%%%%%%%%%%%%%%遗传算法在道路图像阈值分割中的应用%%%%%%%%%%%%
function main()
clear all
close all
clc
global chrom oldpop fitness lchrom  popsize cross_rate mutation_rate yuzhisum
global maxgen  m n fit gen yuzhi A B C oldpop1 popsize1 b b1 fitness1 yuzhi1
A=imread('1.jpg');     %读入道路图像
A=imresize(A,0.4);
B=rgb2gray(A);         %灰度化
C=imresize(B,0.1);     %将读入的图像缩小
lchrom=8;              %染色体长度
popsize=10;            %种群大小
cross_rate=0.7;        %交叉概率
mutation_rate=0.4;     %变异概率
maxgen=150;            %最大代数
[m,n]=size(C);
'计算中,请稍等...'
initpop;    %初始种群
for gen=1:maxgengeneration;  %遗传操作
end
findresult; %图象分割结果
%%%输出进化各曲线
figure;
gen=1:maxgen;
plot(gen,fit(1,gen));
title('最佳适应度值进化曲线');
figure;
plot(gen,yuzhi(1,gen));
title('每一代的最佳阈值进化曲线');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function initpop()
global lchrom oldpop popsize chrom C
imshow(C);
for i=1:popsizechrom=rand(1,lchrom);for j=1:lchromif chrom(1,j)<0.5chrom(1,j)=0;else chrom(1,j)=1;endendoldpop(i,1:lchrom)=chrom;
end%%%%%%%%%%%%%%%%%产生新一代个体%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function generation()
fitness_order;                  %计算适应度值及排序
select;                         %选择操作
crossover;                      %交叉
mutation;                       %变异
%%%%%%%%%%%%%%%%%计算适度值并且排序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function fitness_order()
global lchrom oldpop fitness popsize chrom fit gen C m n  fitness1 yuzhisum
global lowsum higsum u1 u2 yuzhi gen oldpop1 popsize1 b1 b yuzhi1
if popsize>=5popsize=ceil(popsize-0.03*gen);
end
if gen==75     %当进化到末期的时候调整种群规模和交叉、变异概率cross_rate=0.3;        %交叉概率mutation_rate=0.3;     %变异概率
end
%如果不是第一代则将上一代操作后的种群根据此代的种群规模装入此代种群中
if gen>1   t=oldpop;j=popsize1;for i=1:popsizeif j>=1oldpop(i,:)=t(j,:);endj=j-1;end
end
%计算适度值并排序
for i=1:popsizelowsum=0;higsum=0;lownum=0;hignum=0;chrom=oldpop(i,:);c=0;for j=1:lchromc=c+chrom(1,j)*(2^(lchrom-j));endb(1,i)=c*255/(2^lchrom-1);  %转化到灰度值        for x=1:mfor y=1:nif C(x,y)<=b(1,i)lowsum=lowsum+double(C(x,y));%统计低于阈值的灰度值的总和lownum=lownum+1; %统计低于阈值的灰度值的像素的总个数elsehigsum=higsum+double(C(x,y));%统计高于阈值的灰度值的总和hignum=hignum+1; %统计高于阈值的灰度值的像素的总个数endendendif lownum~=0u1=lowsum/lownum; %u1、u2为对应于两类的平均灰度值elseu1=0;endif hignum~=0u2=higsum/hignum;elseu2=0;end   fitness(1,i)=lownum*hignum*(u1-u2)^2; %计算适度值
end
if gen==1 %如果为第一代，从小往大排序for i=1:popsizej=i+1;while j<=popsizeif fitness(1,i)>fitness(1,j)tempf=fitness(1,i);tempc=oldpop(i,:);tempb=b(1,i);b(1,i)=b(1,j);b(1,j)=tempb;fitness(1,i)=fitness(1,j);oldpop(i,:)=oldpop(j,:);fitness(1,j)=tempf;oldpop(j,:)=tempc;endj=j+1;endendfor i=1:popsizefitness1(1,i)=fitness(1,i);b1(1,i)=b(1,i);oldpop1(i,:)=oldpop(i,:);endpopsize1=popsize;
else %大于一代时进行如下从小到大排序for i=1:popsizej=i+1;while j<=popsizeif fitness(1,i)>fitness(1,j)tempf=fitness(1,i);tempc=oldpop(i,:);tempb=b(1,i);b(1,i)=b(1,j);b(1,j)=tempb;fitness(1,i)=fitness(1,j);oldpop(i,:)=oldpop(j,:);fitness(1,j)=tempf;oldpop(j,:)=tempc;endj=j+1;endend
end
%下边对上一代群体进行排序
for i=1:popsize1j=i+1;while j<=popsize1if fitness1(1,i)>fitness1(1,j)tempf=fitness1(1,i);tempc=oldpop1(i,:);tempb=b1(1,i);b1(1,i)=b1(1,j);b1(1,j)=tempb;fitness1(1,i)=fitness1(1,j);oldpop1(i,:)=oldpop1(j,:);fitness1(1,j)=tempf;oldpop1(j,:)=tempc;endj=j+1;end
end
%下边统计每一代中的最佳阈值和最佳适应度值
if gen==1fit(1,gen)=fitness(1,popsize);yuzhi(1,gen)=b(1,popsize);yuzhisum=0;
elseif fitness(1,popsize)>fitness1(1,popsize1)yuzhi(1,gen)=b(1,popsize); %每一代中的最佳阈值fit(1,gen)=fitness(1,popsize);%每一代中的最佳适应度elseyuzhi(1,gen)=b1(1,popsize1); fit(1,gen)=fitness1(1,popsize1);end
end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%精英选择%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function select()
global fitness popsize oldpop temp popsize1 oldpop1 gen b b1 fitness1
%统计前一个群体中适应值比当前群体适应值大的个数
s=popsize1+1;
for j=popsize1:-1:1if fitness(1,popsize)<fitness1(1,j)s=j;end
end
for i=1:popsizetemp(i,:)=oldpop(i,:);
end
if s~=popsize1+1if gen<50  %小于50代用上一代中用适应度值大于当前代的个体随机代替当前代中的个体for i=s:popsize1p=rand;j=floor(p*popsize+1);temp(j,:)=oldpop1(i,:);b(1,j)=b1(1,i);fitness(1,j)=fitness1(1,i);endelseif gen<100  %50~100代用上一代中用适应度值大于当前代的个体代替当前代中的最差个体j=1;for i=s:popsize1temp(j,:)=oldpop1(i,:);b(1,j)=b1(1,i);fitness(1,j)=fitness1(1,i);j=j+1;endelse %大于100代用上一代中的优秀的一半代替当前代中的最差的一半，加快寻优j=popsize1;for i=1:floor(popsize/2)temp(i,:)=oldpop1(j,:);b(1,i)=b1(1,j);fitness(1,i)=fitness1(1,j);j=j-1;endendend
end

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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