【图像分割】蚁群优化模糊聚类之图像分割【Matlab 118期】

一、蚁群算法简介

蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

定义
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。

有些蚂蚁并没有像其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。

最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。

蚁群算法是一种仿生学算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发的。在自然界中，蚂蚁觅食过程中，蚁群总能够按照寻找到一条从蚁巢和食物源的最优路径。下图显示了这样一个觅食的过程。

在图（a）中，有一群蚂蚁，假如A是蚁巢，E是食物源（反之亦然）。

这群蚂蚁将沿着蚁巢和食物源之间的直线路径行驶。假如在A和E之间突然出现了一个障碍物（图（b）），那么，在B点（或D点）的蚂蚁将要做出决策，到底是向左行驶还是向右行驶？由于一开始路上没有前面蚂蚁留下的信息素（pheromone），蚂蚁朝着两个方向行进的概率是相等的。但是当有蚂蚁走过时，它将会在它行进的路上释放出信息素，并且这种信息素会议一定的速率散发掉。信息素是蚂蚁之间交流的工具之一。它后面的蚂蚁通过路上信息素的浓度，做出决策，往左还是往右。很明显，沿着短边的的路径上信息素将会越来越浓（图（c）），从而吸引了越来越多的蚂蚁沿着这条路径行驶。

蚁群算法原理
假如蚁群中所有蚂蚁的数量为m，所有城市之间的信息素用矩阵pheromone表示，最短路径为bestLength，最佳路径为bestTour
每只蚂蚁都有自己的内存，内存中用一个禁忌表（Tabu）来存储该蚂蚁已经访问过的城市，表示其在以后的搜索中将不能访问这些城市
一个允许访问的城市表（Allowed）来存储它还可以访问的城市
矩阵（Delta）来存储它在一个循环（或者迭代）中给所经过的路径释放的信息素
还有一些额外数据，例如一些控制参数(α，β，ρ，Q)
蚂蚁行走完全程的总成本或距离（tourLength）
假定算法总共运行MAX_GEN次，运行时间为t。
算法流程说明（结合流程图食用，效果更佳）
（1）初始化

设t=0，初始化bestLength为一个非常大的数（正无穷），bestTour为空。初始化所有的蚂蚁的Delt矩阵所有元素初始化为0，Tabu表清空，Allowed表中加入所有的城市节点。随机选择它们的起始位置（也可以人工指定）。在Tabu中加入起始节点，Allowed中去掉该起始节点。

（2）为每只蚂蚁选择下一个节点

为每只蚂蚁选择下一个节点，该节点只能从Allowed中以某种概率（公式1）搜索到，每搜到一个，就将该节点加入到Tabu中，并且从Allowed中删除该节点。该过程重复n-1次，直到所有的城市都遍历过一次。遍历完所有节点后，将起始节点加入到Tabu中。此时Tabu表元素数量为n+1（n为城市数量），Allowed元素数量为0。接下来按照（公式2）计算每个蚂蚁的Delta矩阵值。最后计算最佳路径，比较每个蚂蚁的路径成本，然后和bestLength比较，若它的路径成本比bestLength小，则将该值赋予bestLength，并且将其Tabu赋予BestTour。

（3）更新信息素矩阵Delta
（4）检查终止条件，是否到达MAX_GEN次
（5）输出最优值bestlength

算法流程图

二、源代码

clc
clear all
close all
%The input image should have square size
%All parameters are set to be exactly same as that of the paper
 
%Image Loading
%filename = 'flower';
I=imread('1.jpg');
%img = double(imread(['C:\Users\yxw\Desktop.jpg']));
img=double(I);
figure(1)
imshow(img/255);
[nrow, ncol, channel] = size(img);
R=img(:, :, 1);
G=img(:, :, 2);
B=img(:, :, 3);
 
%将彩色图像转化成灰度图像
intensity_img=zeros(nrow, ncol);
for rr = 1 : nrow
    for cc = 1 : ncol
        intensity_img(rr, cc)=(((R(rr, cc)).^2+(G(rr, cc)).^2+(B(rr, cc)).^2).^0.5)/(3.^0.5);
    end
end
 
figure(2)
imshow(intensity_img/255);
 
%使用canny算子进行边缘检测
edge_img = edge(intensity_img, 'canny');
figure(3)
imshow(edge_img);
 
%average = mean(mean(img))/255;
 
%参数设置
alpha=1;
beta=1;
num=0;%监督聚类中心的初始数目，初始化为0
statistic=60;
radius=50;% 聚类半径
lumda=0.40;
rho=0.95;
p1=1;
p2=1;
p3=1;
d=50;
 
%ACA图像分割程序
 
%初始化带有分类信息的图像矩阵
cluster_img = zeros(nrow, ncol, 4);
for rr=1:nrow
    for cc=1:ncol
        cluster_img(rr, cc, 1) = img(rr, cc, 1);
        cluster_img(rr, cc, 2) = img(rr, cc, 2);
        cluster_img(rr, cc, 3) = img(rr, cc, 3);
        cluster_img(rr, cc, 4) = 0;
    end
end
 
%初始化蚂蚁归类操作矩阵
ant_matrix=zeros(rr, cc, 1);
for rr=1:nrow
    for cc=1:ncol
        if ant_matrix(rr, cc, 1) == 0
            ant_matrix(rr, cc, 1) = 2;%ant_matrix(rr, cc, 1)代表该蚂蚁的状态，"0"表示未被归类，"1"表示已经被归类，"2"表示等待被归类, "3"表示在本次循环中成为类, "4"表示该点为边缘像素点
        end
    end
end
 
for rr = 1 : nrow
    for cc = 1 : ncol
        if edge_img(rr, cc)==1
            ant_matrix(rr, cc, 1) = 4;%划分为边缘像素点
            cluster_img(rr, cc, 1)=255;
            cluster_img(rr, cc, 2)=255;
            cluster_img(rr, cc, 3)=255;%边缘像素全部设为白色;
        end
    end
end
 
%初始化监督聚类中心
%对图像颜色进行统计
 
color_statistic = zeros(1331, 5);%color_statistic(i, 1)存储像素数目，
%color_statistic(i, 2)、color_statistic(i, 3)、color_statistic(i, 4)分别存储颜色的三个分量，color_statistic(i, 5)存储是否被作为监督聚类中心的信息
 
for rr = 1 : nrow
    for cc = 1 : ncol
        %对每个颜色分量进行分段处理
        if R(rr, cc) < 12.75
            x=1;
        elseif R(rr, cc) >= 12.75 && R(rr, cc) < 38.25
            x=2;
        elseif R(rr, cc) >= 38.25 && R(rr, cc) < 63.75
            x=3;
        elseif R(rr, cc) >= 63.75 && R(rr, cc) < 89.25
            x=4;
        elseif R(rr, cc) >= 89.25 && R(rr, cc) < 114.75
            x=5;
        elseif R(rr, cc) >= 114.75 && R(rr, cc) < 140.25
            x=6;
        elseif R(rr, cc) >= 140.25 && R(rr, cc) < 165.75
            x=7;
        elseif R(rr, cc) >= 165.75 && R(rr, cc) < 191.25
            x=8;
        elseif R(rr, cc) >= 191.25 && R(rr, cc) < 216.75
            x=9;
        elseif R(rr, cc) >= 216.75 && R(rr, cc) < 241.25
            x=10;
        elseif R(rr, cc) >= 241.25
            x=11;
        end
 
        if G(rr, cc) < 12.75
            y=1;
        elseif G(rr, cc) >= 12.75 && G(rr, cc) < 38.25
            y=2;
        elseif G(rr, cc) >= 38.25 && G(rr, cc) < 63.75
            y=3;
        elseif G(rr, cc) >= 63.75 && G(rr, cc) < 89.25
            y=4;
        elseif G(rr, cc) >= 89.25 && G(rr, cc) < 114.75
            y=5;
        elseif G(rr, cc) >= 114.75 && G(rr, cc) < 140.25
            y=6;
        elseif G(rr, cc) >= 140.25 && G(rr, cc) < 165.75
            y=7;
        elseif G(rr, cc) >= 165.75 && G(rr, cc) < 191.25
            y=8;
        elseif G(rr, cc) >= 191.25 && G(rr, cc) < 216.75
            y=9;
        elseif G(rr, cc) >= 216.75 && G(rr, cc) < 241.25
            y=10;
        elseif G(rr, cc) >= 241.25
            y=11;
        end
 
        if B(rr, cc) < 12.75
            z=1;
        elseif B(rr, cc) >= 12.75 && B(rr, cc) < 38.25
            z=2;
        elseif B(rr, cc) >= 38.25 && B(rr, cc) < 63.75
            z=3;
        elseif B(rr, cc) >= 63.75 && B(rr, cc) < 89.25
            z=4;
        elseif B(rr, cc) >= 89.25 && B(rr, cc) < 114.75
            z=5;
        elseif B(rr, cc) >= 114.75 && B(rr, cc) < 140.25
            z=6;
        elseif B(rr, cc) >= 140.25 && B(rr, cc) < 165.75
            z=7;
        elseif B(rr, cc) >= 165.75 && B(rr, cc) < 191.25
            z=8;
        elseif B(rr, cc) >= 191.25 && B(rr, cc) < 216.75
            z=9;
        elseif B(rr, cc) >= 216.75 && B(rr, cc) < 241.25
            z=10;
        elseif B(rr, cc) >= 241.25
            z=11;
        end
 
        %更新统计信息
        color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 2) = (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 2) * color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + R(rr, cc)) / (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + 1);
        color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 3) = (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 3) * color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + G(rr, cc)) / (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + 1);
        color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 4) = (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 4) * color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + B(rr, cc)) / (color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + 1);
        color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) = color_statistic(((x-1)*121+(y-1)*11+z), 1) + 1;
 
    end
end
 
for i = 1 : 1331
    if color_statistic(i, 1) >= statistic
        num = num +1;%确定监督聚类中心的数目
        color_statistic(i, 5) = 1;
    end
end
 
center_ACA=zeros(num, 5);
for i=1 : num
    for j = 1 : 1331
        if (color_statistic(j, 1) >= statistic) && (color_statistic(j, 5)==1)
            center_ACA(i, 1) = color_statistic(j, 2);
            center_ACA(i, 2) = color_statistic(j, 3);
            center_ACA(i, 3) = color_statistic(j, 4);
            color_statistic(j, 5) = 0;%已被作为监督聚类中心
            center_ACA(i, 5)=1;%center_ACA(i, 4)用于储存该类具有的像素数，初始化为0,center_ACA(i, 5)用于储存该类具有的信息素浓度
            break
        end
    end
end
 
ant_info = zeros (num, 5);
%ant_info((r-1)*ncol+c, 1) 储存到该点的距离；ant_info((r-1)*ncol+c, 2) 储存该点的信息素；ant_info((r-1)*ncol+c,3) 储存到该点的启发函数
%ant_info((r-1)*ncol+c, 4) 储存到该点的概率；ant_info((r-1)*ncol+c, 5)储存类别
 
 
%主程序
sum_ph=0;%概率公式的分母
do=0;%判断主程序是否应继续循环
do2=1;%判断类合并程序是否应继续循环
judge=zeros(nrow, ncol);%判断该类是否与别的类可以合并的矩阵
n=0;%判断ACA主程序循环次数
m=0;%判断类合并程序循环次数
 
 
while (do<=500)
 
    %像素点聚类
    for rr = 1 : nrow
        for cc = 1 : ncol
            if ant_matrix(rr, cc, 1)==0
                ant_matrix(rr, cc, 1) = 2;%将前一个循环里未被归类的蚂蚁状态都改为待聚类
            end
        end
    end
 
    for rr = 1 : nrow
        for cc = 1 : ncol
            %计算像素(rr, cc)到各聚类中心的距离、信息素等多项信息
            if ant_matrix(rr, cc, 1)==2
                ant_info = zeros(num, 6);
                sum_ph=0;
                for i = 1 : num
 
                    ant_info(i, 1) = sqrt(p1 * (R(rr, cc) - center_ACA(i, 1)).^2 + p2 * (G(rr, cc) - center_ACA(i, 2)).^2 + p3 * (B(rr, cc) - center_ACA(i, 3)).^2);
 
                    ant_info(i, 2) = center_ACA(i, 5);
 
                    ant_info(i, 3)=radius/(ant_info(i, 1)+0.00001);%保证距离为0的时候，启发函数很大但不为无穷。
 
                    sum_ph = sum_ph + ant_info(i, 2).^alpha + ant_info(i, 3).^beta;
 
                    ant_info(i, 5) = i;
 
                end
 
                %计算到各聚类中心的概率
                for i=1:num
                    ant_info(i, 4) = (ant_info(i, 2).^alpha + ant_info(i, 3).^beta)/sum_ph;
                end
 
                rand('state', sum(100*clock));
                temp = find(cumsum(ant_info(:, 4)) >= rand(1), 1);
                %路径的概率选择计算
 
                if ant_info(temp, 4) >= lumda
 
                    ant_matrix(rr, cc, 1) = 1;%该像素已经被归类
 
                    cluster_img(rr, cc, 4) = temp;%记录该像素的类别
 
                    center_ACA(temp, 4) = center_ACA(temp, 4) + 1;%该聚类中包含的像素数加1
 
                    if ant_info(temp, 1) <= radius
                        center_ACA(temp, 5) = center_ACA(temp, 5) + 1;%若距离小于radius，则信息素加1
                    end
 
                else
                    ant_matrix(rr, cc, 1) = 0;%像素未被归类，状态变为0
                end
            end
        end
    end
 
    %更新聚类中心信息
    for i = 1 : num
        if ~(center_ACA(i, 4)==0)
            sum1=0;
            sum2=0;
            sum3=0;
            for rr = 1 : nrow
                for cc = 1 : ncol
                    if cluster_img(rr, cc, 4)==i
                        sum1 = sum1 + cluster_img(rr, cc, 1);
                        sum2 = sum2 + cluster_img(rr, cc, 2);
                        sum3 = sum3 + cluster_img(rr, cc, 3);
                    end
                end
            end
            center_ACA(i, 1) = sum1 / center_ACA(i, 4);
            center_ACA(i, 2) = sum2 / center_ACA(i, 4);
            center_ACA(i, 3) = sum3 / center_ACA(i, 4);
        end
    end
 
    %类间合并
    %初始化判断矩阵
    while(do2==1)
        judge=zeros(num, 1);
        for i = 1 : num
            if ~(center_ACA(i, 4)==0)
                judge(i, 1)=1;
            end
        end
 
        for i = 1 : num
            if ~(center_ACA(i, 4)==0)
                cluster_info = zeros(num, 2);%记录类间距离
                temp=[d; 0];%第一个记录上次的距离值，第二个记录类别
                for j = 1 : num
                    if (~(j==i))&&(~(center_ACA(j, 4)==0))
                        cluster_info(j, 1) = sqrt((center_ACA(i, 1) - center_ACA(j, 1)).^2 + (center_ACA(i, 2) - center_ACA(j, 2)).^2 + (center_ACA(i, 3) - center_ACA(j, 3)).^2);
                        cluster_info(j, 2) = j;
                    end
                end
                for j = 1 : num
                    if cluster_info(j, 1)<temp(1,1) && (~(j==i)) && (~(center_ACA(j, 4)==0))
                        temp(1, 1)=cluster_info(j, 1);
                        temp(2, 1)=cluster_info(j, 2);
                        %计算最相近的类
                    end
                end
 
                if temp(1,1)<d
                    for rr = 1 : nrow
                        for cc = 1 : ncol
                            if cluster_img(rr, cc, 4)==i;
                                cluster_img(rr, cc, 4) = temp(2,1);
                                %像素分类矩阵中，(rr, cc)点的像素被归类
                            end
                        end
                    end
 
                    center_ACA(temp(2, 1), 1) = (center_ACA(temp(2, 1), 1) * center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 1) * center_ACA(i, 4)) / (center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 4));
                    center_ACA(temp(2, 1), 2) = (center_ACA(temp(2, 1), 2) * center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 2) * center_ACA(i, 4)) / (center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 4));
                    center_ACA(temp(2, 1), 3) = (center_ACA(temp(2, 1), 3) * center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 3) * center_ACA(i, 4)) / (center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 4));
                    center_ACA(temp(2, 1), 4) = center_ACA(temp(2, 1), 4) + center_ACA(i, 4);
                    center_ACA(temp(2, 1), 5) = center_ACA(temp(2, 1), 5) + center_ACA(i, 5);%max(center_ACA(temp(2, 1), 5), center_ACA(i, 5)) + 0.3 * min(center_ACA(temp(2, 1), 5), center_ACA(i, 5));
                    center_ACA(i, 4) = 0;
                    center_ACA(i, 5) = 0;
 
                    judge(i, 1)=0;
                    judge(temp(2, 1), 1)=1;
 
                else
                    judge(i, 1)=0;
                end
            end
        end
 
        do2=0;
 
        for i = 1 : num
            if judge(i, 1) == 1
                do2=1;
                break
            end
        end
    end
 
    %信息素挥发
    for i = 1 : num
        center_ACA(i, 5) = center_ACA(i, 5) * rho;
    end
    do = do + 1 %每循环一次，会显示一次do
end
 
for rr = 1 : nrow
    for cc = 1 : ncol
        if ant_matrix(rr, cc, 1)==1
            cluster_img(rr, cc, 1) = center_ACA(cluster_img(rr, cc, 4), 1);
            cluster_img(rr, cc, 2) = center_ACA(cluster_img(rr, cc, 4), 2);
            cluster_img(rr, cc, 3) = center_ACA(cluster_img(rr, cc, 4), 3);
        elseif ant_matrix(rr, cc, 1)==0
            cluster_img(rr, cc, 1) = 0;
            cluster_img(rr, cc, 2) = 0;
            cluster_img(rr, cc, 3) = 0;
        end
    end
end
%figure(),imshow(cluster_img(:, :, 1:3)./255);
imwrite(cluster_img(:, :, 1:3)./255, 'Result1.bmp', 'bmp');
 
 
%FCM主程序
C = num;%类的数目为C
m = 2;%类参数设置
e = nrow * ncol * C * (0.01).^2;
sum_d = e+1;
 
%初始化类矩阵
center_FCM = zeros(C, 3);
for i = 1 : C
    center_FCM(i, 1) = center_ACA(i, 1);
    center_FCM(i, 2) = center_ACA(i, 2);
    center_FCM(i, 3) = center_ACA(i, 3);
end
 
%初始化距离矩阵
distance=zeros(C, 1);
 
%利用ACA运行结果初始化隶属度矩阵
subjection = zeros(nrow, ncol, C);
subjection_temp = zeros(nrow, ncol, C);
for rr = 1 : nrow
    for cc = 1 : ncol
        if ~(ant_matrix(rr, cc, 1)==4)
            for i = 1 : C
                distance(i, 1) = sqrt((R(rr, cc)-center_FCM(i, 1)).^2 + (G(rr, cc)-center_FCM(i, 2)).^2 + (B(rr, cc)-center_FCM(i, 3)).^2);
            end
 
            do = 1;
            for i = 1 : C
                if distance(i, 1) == 0
                    subjection(rr, cc, i) = 1;%若某个像素到聚类中心的距离为0，则其隶属度为1
                    for j = 1 : C
                        if ~(j==i)
                            subjection(rr, cc, j) = 0;
                            do = 0;
                        end
                    end
                end
                break
            end
 
            if do == 1
                normalize = 0;
                for i = 1 : C
                    sum_distance = 0;
                    for j = 1 : C
                        sum_distance = sum_distance + (distance(i, 1)/distance(j, 1)).^(2/(m-1));
                    end
                    subjection(rr, cc, i) = 1 / sum_distance;
                    normalize = normalize + subjection (rr, cc, i);
                end
                for i = 1 : C
                    subjection(rr, cc, i) = (1 / normalize) * subjection(rr, cc, i);%隶属度归一化
                end
            end
        end
    end
end
 
 
end
figure
imshow(cluster_img2(:, :, 1:3)./255)
% center_FCM
%cluster_img2(:, :, 4)
imwrite(cluster_img2(:, :, 1:3)./255, 'Result2.bmp', 'bmp');

三、运行结果

四、备注

完整代码或者代写添加QQ912100926
往期回顾>>>>>>
【图像压缩】图像处理教程系列之图像压缩【Matlab 074期】
【图像分割】图像处理教程系列之图像分割（一）【Matlab 075期】
【图像分割】图像处理教程系列之图像分割（二）【Matlab 076期】
【模式识别】银行卡号之识别【Matlab 077期】
【模式识别】指纹识别【Matlab 078期】
【图像处理】基于GUI界面之DWT+DCT+PBFO改进图像水印隐藏提取【Matlab 079期】
【图像融合】CBF算法之图像融合【Matlab 080期】
【图像去噪】自适应形态学之图像去噪【Matlab 081期】
【图像增强】DEHAZENET和HWD之水下去散射图像增强【Matlab 082期】
【图像增强】PSO寻优ACE之图像增强【Matlab 083期】
【图像重建】ASTRA算法之图像重建【Matlab 084期】
【图像分割】四叉树之图像分割【Matlab 085期】
【图像分割】心脏中心线之提取【Matlab 086期】
【图像识别】SVM植物叶子之疾病检测和分类【Matlab 087期】
【图像识别】基于GUI界面之模板匹配手写数字识别系统【Matlab 088期】
【图像识别】基于GUI界面之不变矩的数字验证码识别【Matlab 089期】
【图像识别】条形码识别系统【Matlab 090期】
【图像识别】基于GUI界面RGB和BP神经网络之人民币识别系统【Matlab 091期】
【图像识别】CNN卷积神经网络之验证码识别【Matlab 092期】
【图像分类】极限学习分类器之对遥感图像分类【Matlab 093期】
【图像变换】DIBR-3D之图像变换【Matalb 094期】
【图像分割】模糊聚类算法之FCM图像分割【Matlab 095期】
【模式识别】银行监控系统之人脸识别【Matlab 096期】
【模式识别】基于GUI界面之疲劳检测系统【Matlab 097期】
【图像识别】国外车牌识别【Matlab 098期】
【图像分割】最大类间方差法(otsu)之图像分割【Matlab 099期】
【图像分割】直觉模糊C均值聚类之图像分割IFCM【Matlab 100期】
【图像分割】基于matlab形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）之图像分割【Matlab 101期】
【图像增强】局部对比度增强CLAHE算法之直方图增强【Matlab 102期】
【图像融合】Frequency Partition之图像融合【Matlab 103期】
【图像评价】SVM之图像无参考质量评价【Matlab 104期】
【图像边缘检测】最小二乘法用于椭圆边缘检测【Matlab 105期】
【图像加密】基于GUI界面之混沌系统图像加密解密【Matlab 106期】
【图像配准】SIFT算法之图像配准【Matlab 107期】
【图像分割】随机游走算法用于图像分割【Matlab 108期】
【图像分割】形态学重建和过滤改进FCM算法（FRFCM）用于图像分割【Matlab 109期】
【图像分割】图像分割IFCM之直觉模糊C均值聚类【Matlab 110期】
【图像增强】区域相似变换函数与蜻蜓算法之灰度图像增强【Matlab 111期】
【图像直线拟合】最小二乘法之图像直线拟合【Matlab 112期】
【图像去雾】暗通道之图像去雾【Matlab 113期】
【图像识别】基于matlab GUI界面之路面裂缝识别【Matlab 114期】
【图像识别】身份证号码之识别【Matlab 115期】
【图像聚类】FCM和改进之FCM脑部CT图像聚类【Matlab 116期】
【图像评价】CCF算法之图像质量评价【Matlab 117期】