蚁群算法图像分割matlab代码

下面是一个简单的蚁群算法图像分割的MATLAB代码示例：

% 蚁群算法图像分割
% 读取图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);
img = double(img);

% 初始化参数
m = 100; % 蚂蚁数目
alpha = 1; % 信息启发因子
beta = 2; % 期望启发因子
rho = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 常数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
n = size(img,1)*size(img,2); % 像素数目
t0 = 1/n; % 初始信息素强度
tau = t0*ones(2); % 初始化信息素矩阵
p = zeros(m,1); % 蚂蚁选择的位置

% 开始迭代
for iter=1:max_iter
    % 蚂蚁选择像素
    for i=1:m
        if rand(1) < 0.5
            p(i) = 1;
        else
            p(i) = 2;
        end
    end
    % 计算蚂蚁选择的像素的期望值
    exp_val = zeros(2,1);
    for i=1:m
        exp_val(1) = exp_val(1) + img(p(i));
        exp_val(2) = exp_val(2) + img(p(i));
    end
    exp_val(1) = exp_val(1)/m;
    exp_val(2) = exp_val(2)/m;
    % 计算信息素
    delta_tau = zeros(2);
    for i=1:m
        if img(p(i)) < exp_val(1)
            delta_tau(1) = delta_tau(1) + Q/img(p(i));
        else
            delta_tau(2) = delta_tau(2) + Q/img(p(i));
        end
    end
    tau = (1-rho)*tau + delta_tau;
end

% 根据信息素进行图像分割
result = zeros(size(img));
for i=1:size(img,1)
    for j=1:size(img,2)
        if img(i,j) < exp_val(1)
            result(i,j) = 0;
        else
            result(i,j) = 255;
        end
    end
end

% 显示分割结果
imshow(result);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时，蚁群算法图像分割方法也有其局限性，不能适用于所有类型的图像。