【图像分割】基于matlab免疫遗传算法单阈值图像分割【含Matlab源码 729期】

2024-04-11 07:38
文章标签 matlab 源码 图像 阈值 分割 遗传算法 免疫 729

本文主要是介绍【图像分割】基于matlab免疫遗传算法单阈值图像分割【含Matlab源码 729期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理（进阶版）
路径规划（Matlab）
神经网络预测与分类（Matlab）
优化求解（Matlab）
语音处理（Matlab）
信号处理（Matlab）
车间调度（Matlab）

⛄一、图像分割简介

理论知识参考：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】

⛄二、部分源代码

%免疫遗传算法主程序
clear all
clc
tic
popsize=15;
lanti=10;
maxgen=50; %最大代数
cross_rate=0.4; %交叉速率
mutation_rate=0.1;%变异速率
a0=0.7;
zpopsize=5;
bestf=0;
nf=0;
number=0;
I=imread(‘bird.bmp’);
q=isrgb(I); %判断是否为RGB真彩图像
if q==1
I=rgb2gray(I); %转换RGB图像为灰度图像
end
[m,n]=size(I);
p=imhist(I); %显示图像数据直方图
p=p’; %阵列由列变为行
p=p/(mn); %将p的值变换到（0,1）
figure(1)
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title(‘原始图像的灰度图像’);
hold on
%%%抗体群体初始化%%%%%%%%%%%
pop=2rand(popsize,lanti)-1; %pop为108的值为（-1,1）之间的随机数矩阵
pop=hardlim(pop); %大于等于0为1，小于0为0
%%%%%%免疫操作%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for gen=1:maxgen
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);%%计算抗体—抗原的亲和度
if max(fitness)>bestf
bestf=max(fitness);
nf=0;
for i=1:popsize
if fitness(1,i)==bestf %找出最大适应度在向量fitness中的序号
v=i;
end
end
yu=yuzhi(1,v);
elseif max(fitness)==bestf
nf=nf+1;
end
if nf>=20
break;
end
A=shontt(pop); %计算抗体—抗体的相似度
f=fit(A,fitness); %计算抗体的聚合适应度
pop=select(pop,f); %进行选择操作
pop=coss(pop,cross_rate,popsize,lanti); %交叉
pop=mutation_compute(pop,mutation_rate,lanti,popsize); %变异
a=shonqt(pop); %计算抗体群体的相似度
if a>a0
zpop=2rand(zpopsize,lanti)-1;
zpop=hardlim(zpop); %随机生成zpopsize个新抗体
pop(popsize+1:popsize+zpopsize,:)=zpop(:😅;
[fitness,yuzhi,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number);
%计算抗体—抗原的亲和度
A=shontt(pop); %计算抗体—抗体的相似度
f=fit(A,fitness); %计算抗体的聚合适应度
pop=select(pop,f); %进行选择操作
end
%适应度计算
function [fitness,b,number]=fitnessty(pop,lanti,I,popsize,m,n,number)
num=mn;
for i=1:popsize
number=number+1;
anti=pop(i,:);
lowsum=0; %低于阈值的灰度值之和
lownum=0; %低于阈值的像素点的个数
highsum=0; %高于阈值的灰度值之和
highnum=0; %高于阈值的像素点的个数
a=0;
for j=1:lanti
a=a+anti(1,j)(2^(j-1)); %加权求和
end
b(1,i)=a255/(2^lanti-1);
for x=1:m
for y=1:n
if I(x,y)<b(1,i)
lowsum=lowsum+double(I(x,y));
lownum=lownum+1;
else
highsum=highsum+double(I(x,y));
highnum=highnum+1;
end
end
end
u=(lowsum+highsum)/num;
if lownum~=0
u0=lowsum/lownum;
else
u0=0;
end
if highnum~=0
u1=highsum/highnum;
else
u1=0;
end
w0=lownum/(num);
w1=highnum/(num);
fitness(1,i)=w0(u0-u)2+w1*(u1-u)2;
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵勇,方宗德,庞辉,王侃伟.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,(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 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

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【图像分割】基于matlab免疫遗传算法单阈值图像分割【含Matlab源码 729期】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/893463。

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
阅读更多...
JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚&nbsp;第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
阅读更多...
Java ArrayList扩容机制 （源码解读）

Java ArrayList扩容机制 （源码解读）

结论：初始长度为10，若所需长度小于1.5倍原长度，则按照1.5倍扩容。若不够用则按照所需长度扩容。 一. 明确类内部重要变量含义         1：数组默认长度         2:这是一个共享的空数组实例，用于明确创建长度为0时的ArrayList ，比如通过 new ArrayList<>(0)，ArrayList 内部的数组 elementData 会指向这个 EMPTY_EL
阅读更多...
如何在Visual Studio中调试.NET源码

如何在Visual Studio中调试.NET源码

今天偶然在看别人代码时，发现在他的代码里使用了Any判断List<T>是否为空。 我一般的做法是先判断是否为null，再判断Count。 看了一下Count的源码如下： 1 [__DynamicallyInvokable]2 public int Count3 {4 [__DynamicallyInvokable]5 get
阅读更多...
工厂ERP管理系统实现源码（JAVA）

工厂ERP管理系统实现源码（JAVA）

工厂进销存管理系统是一个集采购管理、仓库管理、生产管理和销售管理于一体的综合解决方案。该系统旨在帮助企业优化流程、提高效率、降低成本，并实时掌握各环节的运营状况。 在采购管理方面，系统能够处理采购订单、供应商管理和采购入库等流程，确保采购过程的透明和高效。仓库管理方面，实现库存的精准管理，包括入库、出库、盘点等操作，确保库存数据的准确性和实时性。 生产管理模块则涵盖了生产计划制定、物料需求计划、
阅读更多...
Spring 源码解读：自定义实现Bean定义的注册与解析

Spring 源码解读：自定义实现Bean定义的注册与解析

引言 在Spring框架中，Bean的注册与解析是整个依赖注入流程的核心步骤。通过Bean定义，Spring容器知道如何创建、配置和管理每个Bean实例。本篇文章将通过实现一个简化版的Bean定义注册与解析机制，帮助你理解Spring框架背后的设计逻辑。我们还将对比Spring中的BeanDefinition和BeanDefinitionRegistry，以全面掌握Bean注册和解析的核心原理。
阅读更多...
音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

一、引言 从文章《音视频入门基础：WAV专题（6）——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息》中我们可以知道，通过FFprobe命令可以打印WAV音频文件每个packet（也称为数据包或多媒体包）的信息，这些信息包含该packet的pts、dts： 打印出来的“pts”实际是AVPacket结构体中的成员变量pts，是以AVStream->time_base为单位的显
阅读更多...
kubelet组件的启动流程源码分析

kubelet组件的启动流程源码分析

概述 摘要: 本文将总结kubelet的作用以及原理，在有一定基础认识的前提下，通过阅读kubelet源码，对kubelet组件的启动流程进行分析。 正文 kubelet的作用 这里对kubelet的作用做一个简单总结。 节点管理 节点的注册 节点状态更新 容器管理(pod生命周期管理) 监听apiserver的容器事件 容器的创建、删除(CRI) 容器的网络的创建与删除
阅读更多...
matlab读取NC文件（含group）

matlab读取NC文件（含group）

matlab读取NC文件（含group）： NC文件数据结构： 代码： % 打开 NetCDF 文件filename = 'your_file.nc'; % 替换为你的文件名% 使用 netcdf.open 函数打开文件ncid = netcdf.open(filename, 'NC_NOWRITE');% 查看文件中的组% 假设我们想读取名为 "group1" 的组groupName
阅读更多...
利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图，并在图中进行适当标注

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图，并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下：小疑问：如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注？😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2