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

人工鱼群算法是一种基于自然界鱼的觅食行为的优化算法，它模拟鱼群在水中觅食的行为，通过“觅食-追尾-聚群-迁徙”等策略来寻找最优解。在图像分割方面，人工鱼群算法可以用来优化图像分割的结果，从而提高分割的准确度和效率。

以下是基于Matlab实现的人工鱼群算法图像分割的步骤和源码：

1.图像预处理

读取待分割图像，对其进行预处理，包括灰度化、平滑处理等。

I = imread('image.jpg');    % 读取待分割图像
I = rgb2gray(I);            % 灰度化
I = imresize(I, [256,256]); % 调整图像大小
I = imgaussfilt(I, 1);      % 高斯平滑滤波

2.初始化鱼群

设置鱼群的个数、位置、速度等参数，并随机初始化每个鱼的位置和速度。

n = 20;                       % 鱼群个数
max_iter = 100;               % 最大迭代次数
w = 0.7;                      % 惯性权重
c1 = 1.5;                     % 自我认知学习因子
c2 = 1.5;                     % 社会认知学习因子
lb = 0;                       % 最小位置限制
ub = 255;                     % 最大位置限制

% 初始化鱼群的位置和速度
x = zeros(n, 2);
v = zeros(n, 2);
for i = 1:n
    x(i,:) = rand(1,2) * (ub-lb) + lb;
    v(i,:) = rand(1,2) * (ub-lb) + lb;
end

3.计算适应度函数

根据鱼的位置计算适应度函数，用于评估每个鱼的优劣程度。

for i = 1:n
    % 计算鱼的适应度函数
    f(i) = fitness(x(i,:), I);
end

4.寻找最优解

通过迭代更新每个鱼的位置和速度，不断寻找最优解。

for iter = 1:max_iter
    % 更新每个鱼的速度和位置
    for i = 1:n
        v(i,:) = w * v(i,:) ...
               + c1 * rand(1,2) .* (pbest(i,:) - x(i,:)) ...
               + c2 * rand(1,2) .* (gbest - x(i,:));
        x(i,:) = x(i,:) + v(i,:);
        
        % 边界限制
        x(i,:) = max(x(i,:), lb);
        x(i,:) = min(x(i,:), ub);
        
        % 计算适应度函数
        f(i) = fitness(x(i,:), I);
        
        % 更新个体最优解
        if f(i) < pbestf(i)
            pbest(i,:) = x(i,:);
            pbestf(i) = f(i);
        end
    end
    
    % 更新全局最优解
    [gbestf, idx] = min(pbestf);
    gbest = pbest(idx,:);
    
    % 输出每轮迭代的结果
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f \n', iter, gbestf);
end

5.分割图像

利用最优解对图像进行分割，将图像中所有像素点按照与最优解的欧氏距离分类为不同的区域。

% 分割图像
seg_I = zeros(size(I));
for i = 1:size(I,1)
    for j = 1:size(I,2)
        % 计算当前像素点到最优解的距离
        d = norm([i,j] - gbest);
        % 分类
        if d < gbestf
            seg_I(i,j) = 1;
        else
            seg_I(i,j) = 0;
        end
    end
end

% 显示分割结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(seg_I); title('Segmentation Result');

完整的源码如下：

% 图像分割的人工鱼群算法
% 作者：CSDN AI研习社
% 日期：2021年6月

clear; clc; close all;

% 读取待分割图像
I = imread('image.jpg');
I = rgb2gray(I);            % 灰度化
I = imresize(I, [256,256]); % 调整图像大小
I = imgaussfilt(I, 1);      % 高斯平滑滤波

% 初始化人工鱼群算法参数
n = 20;                       % 鱼群个数
max_iter = 100;               % 最大迭代次数
w = 0.7;                      % 惯性权重
c1 = 1.5;                     % 自我认知学习因子
c2 = 1.5;                     % 社会认知学习因子
lb = 0;                       % 最小位置限制
ub = 255;                     % 最大位置限制

% 初始化鱼群的位置和速度
x = zeros(n, 2);
v = zeros(n, 2);
for i = 1:n
    x(i,:) = rand(1,2) * (ub-lb) + lb;
    v(i,:) = rand(1,2) * (ub-lb) + lb;
end

% 初始化每个鱼的个体最优解和适应度函数值
pbest = x;
pbestf = zeros(n,1);
for i = 1:n
    pbestf(i) = fitness(pbest(i,:), I);
end

% 初始化全局最优解和适应度函数值
[gbestf, idx] = min(pbestf);
gbest = pbest(idx,:);

% 迭代寻找最优解
for iter = 1:max_iter
    % 更新每个鱼的速度和位置
    for i = 1:n
        v(i,:) = w * v(i,:) ...
               + c1 * rand(1,2) .* (pbest(i,:) - x(i,:)) ...
               + c2 * rand(1,2) .* (gbest - x(i,:));
        x(i,:) = x(i,:) + v(i,:);
        
        % 边界限制
        x(i,:) = max(x(i,:), lb);
        x(i,:) = min(x(i,:), ub);
        
        % 计算适应度函数
        f(i) = fitness(x(i,:), I);
        
        % 更新个体最优解
        if f(i) < pbestf(i)
            pbest(i,:) = x(i,:);
            pbestf(i) = f(i);
        end
    end
    
    % 更新全局最优解
    [gbestf, idx] = min(pbestf);
    gbest = pbest(idx,:);
    
    % 输出每轮迭代的结果
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f \n', iter, gbestf);
end

% 分割图像
seg_I = zeros(size(I));
for i = 1:size(I,1)
    for j = 1:size(I,2)
        % 计算当前像素点到最优解的距离
        d = norm([i,j] - gbest);
        % 分类
        if d < gbestf
            seg_I(i,j) = 1;
        else
            seg_I(i,j) = 0;
        end
    end
end

% 显示分割结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(seg_I); title('Segmentation Result');

% -----------------------------
% 适应度函数
function f = fitness(x, I)
    mask = zeros(size(I));
    mask(round(x(1)), round(x(2))) = 1;
    
    % 分割图像
    seg_I = regiongrowing(I, mask);
    seg_I = imfill(seg_I, 'holes');
    seg_I = bwareaopen(seg_I, 50);
    
    % 计算适应度函数
    f = sum(sum(seg_I ~= 0));
end