【图像分割-阈值分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵实现图像多阈值分割附Matlab代码

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简介: 【图像分割-阈值分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵实现图像多阈值分割附Matlab代码

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1 内容介绍

阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(Discrete Grey Wolf Optimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题.DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局部最优,尤其适合高维,多峰的复杂函数问题的求解,并且可以很好地融合到图像分割过程当中.大量的理论分析和仿真实验的结果表明,与遗传算法(GA),粒子群算法(PSO)的图像分割结果相比,在选取多张分割图像,多个分割阈值的情况下,该算法具有更好的分割效果,更高的分割效率,优化得到的阈值范围更加稳定,分割质量更高.

2 部分代码

%___________________________________________________________________%

%  Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0               %

%                                                                   %

%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %

%                                                                   %

%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %

%                                                                   %

%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %

%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %

%                                                                   %

%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %

%                                                                   %

%   Main paper: S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis             %

%               Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering        %

%               Software , in press,                                %

%               DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007               %

%                                                                   %

%___________________________________________________________________%

% Grey Wolf Optimizer

function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

% initialize alpha, beta, and delta_pos

Alpha_pos=zeros(1,dim);

Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problems

Beta_pos=zeros(1,dim);

Beta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems

Delta_pos=zeros(1,dim);

Delta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems

%Initialize the positions of search agents

Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);

Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);

l=0;% Loop counter

% Main loop

while l<Max_iter

   for i=1:size(Positions,1)  

       

      % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space

       Flag4ub=Positions(i,:)>ub;

       Flag4lb=Positions(i,:)<lb;

       Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;              

       

       % Calculate objective function for each search agent

       fitness=fobj(Positions(i,:));

       

       % Update Alpha, Beta, and Delta

       if fitness<Alpha_score

           Alpha_score=fitness; % Update alpha

           Alpha_pos=Positions(i,:);

       end

       

       if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score

           Beta_score=fitness; % Update beta

           Beta_pos=Positions(i,:);

       end

       

       if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score

           Delta_score=fitness; % Update delta

           Delta_pos=Positions(i,:);

       end

   end

   

   

   a=2-l*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0

   

   % Update the Position of search agents including omegas

   for i=1:size(Positions,1)

       for j=1:size(Positions,2)    

                     

           r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]

           r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]

           

           A1=2*a*r1-a; % Equation (3.3)

           C1=2*r2; % Equation (3.4)

           

           D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 1

           X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; % Equation (3.6)-part 1

                     

           r1=rand();

           r2=rand();

           

           A2=2*a*r1-a; % Equation (3.3)

           C2=2*r2; % Equation (3.4)

           

           D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 2

           X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; % Equation (3.6)-part 2      

           

           r1=rand();

           r2=rand();

           

           A3=2*a*r1-a; % Equation (3.3)

           C3=2*r2; % Equation (3.4)

           

           D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 3

           X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; % Equation (3.5)-part 3            

           

           Positions(i,j)=(X1+X2+X3)/3;% Equation (3.7)

           

       end

   end

   l=l+1;    

   Convergence_curve(l)=Alpha_score;

end

3 运行结果

image.gif编辑

4 参考文献

[1]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.

[2]李薇, 胡晓辉, 王鸿闯. 基于改进BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割(英文)[J]. Journal of Measurement Science and Instrumentation, 2018, v.9;No.33(01):46-53.

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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