基于遗传算法的图像分割matlab

时间: 2023-05-31 16:04:32 浏览: 79
代码 以下是一个基于遗传算法的图像分割MATLAB代码示例。该代码使用遗传算法来优化图像分割的阈值,并使用OTSU方法进行最终的图像分割。 清除所有变量和命令窗口: clc; clear all; close all; 读取图像: img=imread('cameraman.tif'); imshow(img); 将图像转换为灰度图像: gray_img=rgb2gray(img); 定义图像分割的目标函数: function [fitness]=fitness_func(threshold,img) % 计算分割后的两个类别的方差 class1=img(img<=threshold); class2=img(img>threshold); var1=var(double(class1)); var2=var(double(class2)); % 计算适应度 fitness=1/(var1+var2); end 定义遗传算法的参数: pop_size=20; % 种群大小 num_vars=1; % 变量数量(阈值) num_generations=50; % 迭代次数 mutation_rate=0.1; % 变异率 crossover_rate=0.8; % 交叉率 运行遗传算法来优化图像分割的阈值: % 初始化种群 pop=round(rand(pop_size,num_vars)*255); % 进化 for i=1:num_generations % 计算适应度 fitness=zeros(pop_size,1); for j=1:pop_size fitness(j)=fitness_func(pop(j,:),gray_img); end % 选择 fitness_sum=sum(fitness); fitness_norm=fitness/fitness_sum; cum_fitness=cumsum(fitness_norm); new_pop=zeros(pop_size,num_vars); for j=1:pop_size r=rand; for k=1:pop_size if r<=cum_fitness(k) new_pop(j,:)=pop(k,:); break; end end end % 交叉 for j=1:2:pop_size r=rand; if r<=crossover_rate crossover_point=ceil(rand*(num_vars-1)); temp=new_pop(j,crossover_point+1:end); new_pop(j,crossover_point+1:end)=new_pop(j+1,crossover_point+1:end); new_pop(j+1,crossover_point+1:end)=temp; end end % 变异 for j=1:pop_size for k=1:num_vars r=rand; if r<=mutation_rate new_pop(j,k)=round(rand*255); end end end % 更新种群 pop=new_pop; end 找到最佳的阈值: best_fitness=-Inf; best_threshold=0; for i=1:pop_size fitness=fitness_func(pop(i,:),gray_img); if fitness>best_fitness best_fitness=fitness; best_threshold=pop(i,:); end end 使用OTSU方法进行最终的图像分割: threshold=graythresh(gray_img); otsu_mask=gray_img>threshold*255; ga_mask=gray_img>best_threshold; figure; subplot(1,3,1); imshow(gray_img); title('原始图像'); subplot(1,3,2); imshow(otsu_mask); title('OTSU方法分割'); subplot(1,3,3); imshow(ga_mask); title('遗传算法分割'); 保存结果: imwrite(ga_mask,'ga_segmentation.png');

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