【图像分割】基于粒子群算法优化指数熵、对数熵、TSALLIS熵实现多阈值的图像分割附matlab代码

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⛄ 内容介绍

提出基于粒子群优化的二维Tsallis熵分解算法.首先将二维Tsallis熵算法降维分解为两个一维Tsallis熵,同时在目标函数中引入类内离散测度函数,最终以此目标函数作为后粒子群优化算法的寻优函数,完成图像的全局最优解阈值分割.实验结果表明,相对一维及二维Tsallis熵和指数熵、对数熵、TSALLIS熵算法,算法在主观效果和区域间对比度评价指标上有较大改善,在铁路轨道异物图像的分割中满足实时性要求,抗噪效果更佳.

⛄ 部分代码

clear

clc

tic

I=imread('lena.jpg');

% z=f;

% I=rgb2gray(z);

figure,imshow(I);

counts=imhist(I);

[m,n]=size(I);

N=m*n;

for i=1:256

   p(i)=counts(i)/N;

end

for k1=0:253

   for k2=k1+1:254

       for k3=k2+1:255

           w0=0;

           w1=0;

           w2=0;

           w3=0;

           for i=0:255

               if i<=k1

                   w0=w0+p(i+1);

               elseif i<=k2

                   w1=w1+p(i+1);

               elseif i<=k3

                   w2=w2+p(i+1);

               else

                   w3=w3+p(i+1);

               end

           end

           f1=0;

           f2=0;

           f3=0;

           f4=0;

           if w0*w1*w2*w3>1e-10

               for i=0:k1

                   if p(i+1)>1e-10

                       f1=f1+p(i+1)/w0*log(p(i+1)/w0);

                   end

               end

               for i=k1+1:k2

                   if p(i+1)>1e-10

                       f2=f2+p(i+1)/w1*log(p(i+1)/w1);

                   end

               end

               for i=k2+1:k3

                   if p(i+1)>1e-10

                       f3=f3+p(i+1)/w2*log(p(i+1)/w2);

                   end

               end

               for i=k3+1:255

                   if p(i+1)>1e-10

                       f4=f4+p(i+1)/w3*log(p(i+1)/w3);

                   end

               end

               F(k1+1,k2+1,k3+1)=-(f1+f2+f3+f4);

           else

               F(k1+1,k2+1,k3+1)=0;

           end

       end

   end

end

Fmax=max(F(:));

for i=1:254

   for j=2:255

       for k=3:256

           if F(i,j,k)==Fmax

               k1=i-1

               k2=j-1

               k3=k-1

               continue;

           end

       end

   end

end

toc

z=ones(m,n);

for i=1:m

   for j=1:n

       if I(i,j)<=k1

           z(i,j)=0;

       elseif I(i,j)<=k2

           z(i,j)=0.3;

       elseif I(i,j)<=k3

           z(i,j)=0.6;

       end

   end

end

figure

subplot(1,2,1)

imshow(I)

subplot(1,2,2)

imshow(z)

⛄ 运行结果

image.gif编辑

image.gif编辑

⛄ 参考文献

[1]胥田田, 李积英, 任臻,等. 粒子群优化的改进Tsallis熵图像阈值分割[J]. 科技创新与应用, 2018(12):3.

[2]赵勇, 方宗德, 庞辉,等. 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, 25(4):3.

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