【阙值分割】基于matlab粒子群算法自适应多阈值图像分割【含Matlab源码 1459期】

一、粒子群算法自适应多阈值图像分割简介

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】
粒子群优化的多阈值图像自分割算法

二、部分源代码

clc;clear;close all;                %% 输入图像；
Imag = imread('24063.jpg');%296059
Imag=rgb2gray(Imag);
Image_OSTU=Imag;%% 开始种群等基本定义
N = 500;                           % 初始种群个数
d = 2;                             % 阈值个数（参看上述的函数表达式）
ger = 300;                         % 最大迭代次数
plimit = [1,256];vlimit = [-2.5, 2.5;-2.5, 2.5];    % 设置速度限制
w = 0.8;                           % 惯性权重,个体历史成绩对现在的影响0.5~1之间
%还有自适应调整权重、随机权重等等
%（不同的权重设置很影响性能，按需要选取）c1 = 0.5;                          % 自我学习因子
c2 = 0.5;                          % 群体学习因子 x = zeros(N, 2);
for i = 1:N                                             %对每一个个体x(i,1) = floor(plimit(1) + (plimit(2) - plimit(1)) * rand);%初始种群的位置x(i,2) = floor(x(i,1) + (plimit(2) - x(i,1)) * rand);%初始种群的位置
end v = rand(N, d);                   % 初始种群的速度,500行2列分别在两个维度上
xm = x;                           % 每个个体的历史最佳位置
ym = zeros(1, d);                 % 种群的历史最佳位置，两个维度，设置为0
fxm = zeros(N, 1);                % 每个个体的历史最佳适应度，设置为0
fym = -inf;                       % 种群历史最佳适应度,求最大值先设置成负无穷iter=1;                             %初始的迭代次数因为用while设置为一
times = 1;
record = zeros(ger, 1);             %记录器%% 迭代更新开始
while iter <= gerfx = f(x);               % 代入x中的二维数据，算出个体当前适应度,为500行1列的数据   for i = 1:N                    %对每一个个体做判断if fxm(i) < fx(i)           %如果每个个体的历史最佳适应度小于个体当前适应度fxm(i) = fx(i);         % 更新个体历史最佳适应度,第一轮就是把小于零的清除xm(i,:) = x(i,:);       % 更新个体历史最佳位置end endif fym < max(fxm)                  %种群历史最佳适应度小于个体里面最佳适应度的最大值[fym, nmax] = max(fxm);    % 更新群体历史最佳适应度,取出最大适应度的值和所在行数即位置endv = v * w + c1 * rand *(xm - x) + c2 * rand *(repmat(ym, N, 1) - x); % 速度更新公式,repmat函数把ym矩阵扩充成N行1列%%边界速度处理for j=1:Nif  v(j,i)>vlimit(i,2)      %如果速度大于边界速度，则把速度拉回边界v(j,i)=vlimit(i,2);endif  v(j,i) < vlimit(i,1)     %如果速度小于边界速度，则把速度拉回边界v(j,i)=vlimit(i,1);endendend      x = floor(x + v);                          % 位置更新for j=1:Nif  x(j,1)> plimit(2)x(j,1)=plimit(2);endif  x(j,1) < plimit(1)x(j,1)=plimit(1);endif  x(j,2)> plimit(2)x(j,2)=plimit(2);endif  x(j,2) < x(j,1)x(j,2)=x(j,1);endendend%% 作图
figure(3);
plot(record);                %画出最大值的变化过程
title('收敛过程')threshold1 = ym(1);
threshold2 = ym(2);
[height,length]=size(Image_OSTU);
for i=1:lengthfor j=1:heightif Image_OSTU(j,i)>=threshold2Image_OSTU(j,i)=255;elseif Image_OSTU(j,i)<=threshold1Image_OSTU(j,i)=0;else  Image_OSTU(j,i)=(threshold1+threshold2)/2;endend
end
figure(4);
imshow(Image_OSTU);
xlabel(['最大类间差法阈值',num2str(ym)]);%% 适应度函数
function fx = f(x)
Imag = imread('24063.jpg');%296059
Imag=rgb2gray(Imag);[height,length]=size(Imag);
totalNum=height*length;pixelCount=zeros(1,256);%统计各个像素值的个数
for i=1:lengthfor j=1:heightnumber=Imag(j,i)+1;pixelCount(number)=pixelCount(number)+1;end
enda=1:256;fx = zeros(1, 500);
for i=1:500m=x(i,1);n=x(i,2);w0=sum(pi(1:m));w1=sum(pi(m+1:n));w2=sum(pi(n+1:256));mean0=sum(pi(1:m).*a(1:m))/w0;mean1=sum(pi(m+1:n).*a(m+1:n))/w1;mean2=sum(pi(n+1:256).*a(n+1:256))/w2;fx(i)=w0*w1*(mean0-mean1)^2+w0*w2*(mean0-mean2)^2+w1*w2*(mean1-mean2)^2;
end
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.

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