彩色图像多阈值分割（算法+软件界面）)
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🔥 内容介绍
一、研究背景与问题提出
彩色图像多阈值分割是计算机视觉领域的核心任务之一，其通过确定多个灰度阈值将图像划分为不同区域，广泛应用于医学影像分析、目标检测和工业质检等领域。传统多阈值分割算法（如穷举法、迭代阈值法）需遍历所有可能的阈值组合，计算复杂度随阈值数量呈指数级增长（O(2^k)，k为阈值数），导致分割效率急剧下降。尽管基于最大类间方差（OTSU）的改进方法（如二维OTSU）通过引入空间信息提升了分割精度，但计算成本仍受限于阈值数量。近年来，智能优化算法（如粒子群算法、布谷鸟算法）因其全局搜索能力被引入多阈值分割领域，但现有研究多聚焦于单智能算法优化，缺乏多算法对比与融合分析。本研究提出一种基于粒子群算法（PSO）、布谷鸟算法（CS）和飞蛾火焰算法（MFO）的彩色图像多阈值分割框架，以OTSU为适应度函数，通过多算法协同优化解决传统方法的高维计算瓶颈。
二、理论基础与文献综述
2.1 多阈值分割与OTSU准则
OTSU通过最大化类间方差（σ²）确定最佳阈值，其数学表达式为：
2.2 智能优化算法在多阈值分割中的应用
- 粒子群算法（PSO）
：通过模拟鸟群社会行为，利用个体与群体最优位置更新粒子速度，适用于连续空间优化问题。
- 布谷鸟算法（CS）
：基于布谷鸟寄生繁殖行为，通过Lévy飞行实现全局搜索，避免陷入局部最优。
- 飞蛾火焰算法（MFO）
：模拟飞蛾趋光性，通过螺旋路径逼近火焰（最优解），平衡探索与开发能力。
现有研究多集中于单算法优化（如PSO-OTSU、CS-OTSU），但缺乏对多算法性能对比及融合策略的探讨。此外，彩色图像多阈值分割需同时处理RGB三通道信息，进一步增加了算法复杂度。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% 粒子群算法
function [Best_score,Best_pos,curve]=PSO(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
%% 参数设置
w = 0.9; % 惯性因子
c1 = 2; % 加速常数
c2 = 2; % 加速常数
Vmax=ub;
Vmin=lb;
Dim = dim; % 维数
sizepop = pop; % 粒子群规模
maxiter = Max_iter; % 最大迭代次数
if(max(size(ub)) == 1)
ub = ub.*ones(1,dim);
lb = lb.*ones(1,dim);
end
fun = fobj; %适应度函数
%% 粒子群初始化
Range = ones(sizepop,1)*(ub-lb);
pop = rand(sizepop,Dim).*Range + ones(sizepop,1)*lb; % 初始化粒子群
V = rand(sizepop,Dim)*(Vmax-Vmin) + Vmin; % 初始化速度
fitness = zeros(sizepop,1);
for i=1:sizepop
fitness(i,:) = fun(pop(i,:)); % 粒子群的适应值
end
%% 个体极值和群体极值
[bestf, bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); % 全局最佳
gbest=pop; % 个体最佳
fitnessgbest=fitness; % 个体最佳适应值
fitnesszbest=bestf; % 全局最佳适应值
%% 迭代寻优
iter = 0;
while( (iter < maxiter ))
for j=1:sizepop
% 速度更新
V(j,:) = w*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
if V(j,:)>Vmax
V(j,:)=Vmax;
end
if V(j,:)<Vmin
V(j,:)=Vmin;
end
% 位置更新
pop(j,:)=pop(j,:)+V(j,:);
for k=1:Dim
if pop(j,k)>ub(k)
pop(j,k)=ub(k);
end
if pop(j,k)<lb(k)
pop(j,k)=lb(k);
end
end
% 适应值
fitness(j,:) =fun(pop(j,:));
% 个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
% 群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
iter = iter+1; % 迭代次数更新
curve(iter) = fitnesszbest;
end
%% 绘图
Best_pos = zbest;
Best_score = fitnesszbest;
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
