【图像分割】基于matalb人工鱼群算法图像分割【含Matlab源码 1488期】

很好，这是一篇介绍基于人工鱼群算法的图像分割方法的文章，使用MATLAB实现。人工鱼群算法是一种基于模拟自然鱼群寻找食物的行为进行优化问题求解的算法。在图像分割中，它被用来寻找最佳的分割阈值。下面是简要的代码实现：

首先，读取图像并将其转换为灰度图像：

I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);

然后，初始化人工鱼群的参数：

pop_size = 30; % 鱼群大小
step = 0.05; % 步长
visual = 10; % 可视范围
max_iter = 100; % 最大迭代次数
delta = 0.98; % 降温因子
T0 = 10; % 初始温度
T = T0; % 当前温度

接下来，初始化鱼群位置和适应度：

pop = rand(pop_size, 1) * 255;
fit = zeros(pop_size, 1);
for i = 1:pop_size
    fit(i) = fitness(pop(i), I);
end

其中，fitness函数计算每个分割阈值的适应度：

function f = fitness(thd, I)
    f = entropy(I < thd) + entropy(I >= thd);
end

function e = entropy(x)
    p = sum(x(:)) / numel(x);
    if p == 0 || p == 1
        e = 0;
    else
        e = -(p * log2(p) + (1 - p) * log2(1 - p));
    end
end

接下来，进行迭代：

for iter = 1:max_iter
    for i = 1:pop_size
        for j = 1:pop_size
            if i == j
                continue;
            end
            if fit(i) < fit(j)
                continue;
            end
            d = abs(pop(i) - pop(j));
            if d > visual
                continue;
            end
            pop(i) = pop(i) + step * randn() * d;
            if pop(i) < 0
                pop(i) = 0;
            elseif pop(i) > 255
                pop(i) = 255;
            end
            fit(i) = fitness(pop(i), I);
        end
    end
    T = delta * T;
    step = step * delta;
end

最终，选择适应度最高的阈值进行分割：

[~, idx] = max(fit);
thd = pop(idx);
seg = I < thd;
imshow(seg);

完整的MATLAB源码可以在文章中找到。