【图像分割】基于粒子群算法优化最大类间方差PSO-OTSU图像分割算法研究附Matlab代码

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内容介绍

摘要

图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务，其目的是将图像划分为具有相似特征的区域。最大类间方差（OTSU）算法是一种常用的图像分割方法，但其阈值选择过程存在局限性。本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化最大类间方差的图像分割算法（PSO-OTSU），以克服 OTSU 算法的不足。该算法利用 PSO 算法的全局搜索能力，优化 OTSU 算法的阈值选择，从而提高图像分割的准确性。

引言

图像分割在计算机视觉、模式识别和医疗成像等领域有着广泛的应用。OTSU 算法是一种基于最大类间方差的阈值分割算法，其原理是寻找图像中使得类间方差最大的阈值，将图像分割为两类。然而，OTSU 算法的阈值选择过程存在局限性，即它只考虑了图像的灰度分布，而没有考虑图像的空间信息。这可能会导致分割结果出现噪声或过度分割。

PSO-OTSU 算法

PSO-OTSU 算法将 PSO 算法引入到 OTSU 算法中，以优化阈值选择。PSO 算法是一种启发式算法，它模拟鸟群或鱼群的集体行为来寻找最优解。PSO-OTSU 算法的步骤如下：

1. **初始化粒子群：**初始化一组粒子，每个粒子代表一个潜在的阈值。

2. **评估粒子：**计算每个粒子的适应度，即使用 OTSU 算法分割图像后得到的类间方差。

3. **更新粒子：**根据粒子的适应度和速度更新粒子的位置和速度。

4. **选择最优粒子：**选择适应度最高的粒子作为当前最优解。

5. **重复步骤 2-4：**重复上述步骤，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数或适应度不再改善）。

6. **输出分割结果：**使用最优阈值分割图像，得到分割结果。

部分代码

​%% 初始化clearclose allclcwarning off​%% 数据读取d%输入输出数据input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标output=data(:,end);  %data的最后面一列为输出的指标值​N=length(output);   %全部样本数目testNum=15;   %设定测试样本数目trainNum=N-testNum;    %计算训练样本数目​%% 划分训练集、测试集input_train = input(1:trainNum,:)';output_train =output(1:trainNum)';input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)';​%% 数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);​%% 获取输入层节点、输出层节点个数

⛳️ 运行结果

结论

PSO-OTSU 算法是一种基于粒子群算法优化最大类间方差的图像分割算法。该算法利用 PSO 算法的全局搜索能力，优化 OTSU 算法的阈值选择，从而提高图像分割的准确性、鲁棒性和效率。实验结果表明，PSO-OTSU 算法在各种图像分割任务中都表现出优异的性能。

参考文献

[1] 程述立,汪烈军,秦继伟,et al.群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法[J].计算机应用, 2017, 37(12):9.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2017-12-031.

[2]  Xiao-Wei Z .基于粒子群优化算法的最大类间方差多阈值图像分割[J].测绘科学, 2010(002):035.

[3] 马珊.水下机器人前视声呐多目标跟踪技术研究[D].哈尔滨工程大学,2016.DOI:CNKI:CDMD:1.1017.241080.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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9 雷达方面

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