91av视频/亚洲h视频/操亚洲美女/外国一级黄色毛片 - 国产三级三级三级三级

資源簡介

圖像分割,簡單地說就是將一幅數字圖像分割成不同的區域,在同一區域內具有在一定的準則下可認為是相同的性質,如灰度,顏色,紋理等,而任何相鄰區域之間其性質具有明顯的區別。 基于信息熵的一類方法被廣泛應用到圖像分割領域,比如最大熵,最大交叉熵,最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多閾值圖像分割算法,通過利用圖像的灰度直方圖信息,近似擬合灰度的概率分布函數,然后設定目標函數,目標函數最大化對應的閾值就是最佳閾值,相比傳統算法,Tsallis熵的閾值分割方法,能夠克服一定的噪聲干擾,同時避免了單閾值的問題,能夠分割多個感興趣區域。 本文最后在matlab環境中進行真實圖像的分割實驗,結果表明,這種方法能夠較好的克服圖像細節分割不準的問題,同時能夠針對多個灰度級別進行分割,大大提高分割的準確率。

資源截圖

代碼片段和文件信息

clc;
clear;
%C=imread(‘lena.bmp‘);
%C=imread(‘stone.jpg‘);
C=imread(‘1.bmp‘);
if?isrgb(C)
????I=rgb2gray(C);
else
????I=C;
end
%I=imnoise(I‘gaussian‘00.005);
%figure
subplot(131)
imshow(I)
tic
IDX?=?otsu(I2);
subplot(132);
imagesc(IDX)?axis?image?off?
colormap(gray)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%確定基本粒子群算法的迭代次數和粒子個數
Iter?=?50;
global??popsize
popsize?=?20;??%%粒子個數
global?dimsize
dimsize=2;??%%粒子維數
%初始化基本粒子群優化算法的參數
Wmax?=?0.9;?????????????%最大慣性因子
Wmin?=?0.1;?????????????%最小慣性因子
c1?=?2.0;???????????????%個體學習因子
c2?=?2.0;???????????????%群體學習因子
xmax?=?254;?????????????%粒子允許的最小位置
xmin?=?2;?
speedmax=10;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%初始化
????????for?k1=1:popsize
???????????for?i=1:popsize
??????????????%Xpop(i1:dimsize)=?unifrnd(xminxmax1dimsize);
?????????????????%pop(i1:dimsize)=[?unifrnd(xmin85)?unifrnd(85170)unifrnd(170255)];???%%三閾值
??????????????????Xpop(i1:dimsize)=unifrnd(22541dimsize);???%%兩閾值
???????????end
???????????for?j=1:popsize
???????????????Xpop(jdimsize+1:2*dimsize)=?unifrnd(-speedmaxspeedmax1dimsize);
???????????end
???????????pop(k11:2*dimsize?)=?Xpop(k11:2*dimsize);
????????end
????????
????????BestFit?=?0;
????????pBestFit=zeros(popsize1);?%%%%%%%%
????????%初始化粒子歷史最優位置pBest和全局最優位置gBest
????????pBest?=?zeros(popsizedimsize);
????????gBest?=?zeros(1dimsize);
????????
????????%迭代更新
????????for?it?=?1:Iter
????????????for?t=1:popsize
????????????????%計算適應度pFit并更新歷史最優適應度pBestFit和全局最佳適應度gBestFit
????????????????Theta?=?pop(t1:dimsize);

????????????????%當前粒子的適應度pFit
????????????????pFit?=?ThetaFit(ThetaI);

????????????????%更新個體歷史最優適應度pBestFit
????????????????if?pFit?>?pBestFit(t)
????????????????????pBestFit(t)?=?pFit;
????????????????????pBest(t1:dimsize)?=?pop(t1:dimsize);
????????????????end
????????end
????????%更新當前時刻全局最優位置gBest、前一時刻全局最優適應度PregBest
????????%和全局最佳適應度gBestFit
????????[gBestFitind]?=?max(pBestFit);???%%pBestFit(j:)表示第j個子群的適應度值,ind(j)表示位置
????????gBest(1:dimsize)?=?pBest(ind1:dimsize);??
????????%位置向量和速度向量更新
????????for?j=1:popsize
????????????????for?t?=?dimsize+1:2*dimsize
????????????????????%慣性權重更新并產生隨機數r1、r2
????????????????????W?=?Wmax?-?it*(Wmax?-?Wmin)/Iter;
????????????????????r1?=?rand;
????????????????????r2?=?rand;

????????????????????%速度向量Vpos更新
????????????????????pop(jt)?=?W*pop(jt)?+?c1*r1*(pBest(jt-dimsize)?-?pop(jt-dimsize))?+?...
????????????????????????????c2*r2*(gBest(t-dimsize)?-?pop(jt-dimsize));
????????????????????%限制更新后粒子速度在[VminVmax]范圍內
????????????????????if?pop(jt)?>?speedmax
????????????????????????pop(jt)?=?speedmax;
????????????????????end
???????????????????if?pop(jt)?????????????????????????pop(jt)?=?-speedmax;
???????????????????end

????????????????????%粒子位置更新
????????????????????pop(jt-dimsize)?=?pop(jt-dimsize)?+?pop(jt);
???

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-10-10?15:39??源碼\
?????文件???????56910??2016-04-27?00:29??源碼\1.bmp
?????文件???????66614??2016-04-27?00:08??源碼\lena.bmp
?????文件????????3936??2016-04-27?00:41??源碼\main.m
?????文件????????1888??2016-04-27?12:31??源碼\main_Tsallis_2D.m
?????文件???????76885??2012-10-30?15:53??源碼\stone.jpg
?????文件??????889611??2016-04-27?12:34??源碼\畢業論文?(修復的).docx
?????目錄???????????0??2018-10-10?15:39??演示\
?????文件?????5437006??2016-04-13?13:32??演示\9780.avi
?????文件??????????64??2018-10-10?16:34??說明.txt
?????目錄???????????0??2018-10-10?15:38??需求\
?????文件???????13002??2016-04-04?21:27??需求\新建?Microsoft?Word?文檔.docx

評論

共有 條評論