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⛄ 内容介绍
提出基于粒子群优化的二维Tsallis熵分解算法.首先将二维Tsallis熵算法降维分解为两个一维Tsallis熵,同时在目标函数中引入类内离散测度函数,最终以此目标函数作为后粒子群优化算法的寻优函数,完成图像的全局最优解阈值分割.实验结果表明,相对一维及二维Tsallis熵和指数熵、对数熵、TSALLIS熵算法,算法在主观效果和区域间对比度评价指标上有较大改善,在铁路轨道异物图像的分割中满足实时性要求,抗噪效果更佳.
⛄ 部分代码
clear
clc
tic
I=imread('lena.jpg');
% z=f;
% I=rgb2gray(z);
figure,imshow(I);
counts=imhist(I);
[m,n]=size(I);
N=m*n;
for i=1:256
p(i)=counts(i)/N;
end
for k1=0:253
for k2=k1+1:254
for k3=k2+1:255
w0=0;
w1=0;
w2=0;
w3=0;
for i=0:255
if i<=k1
w0=w0+p(i+1);
elseif i<=k2
w1=w1+p(i+1);
elseif i<=k3
w2=w2+p(i+1);
else
w3=w3+p(i+1);
end
end
f1=0;
f2=0;
f3=0;
f4=0;
if w0*w1*w2*w3>1e-10
for i=0:k1
if p(i+1)>1e-10
f1=f1+p(i+1)/w0*log(p(i+1)/w0);
end
end
for i=k1+1:k2
if p(i+1)>1e-10
f2=f2+p(i+1)/w1*log(p(i+1)/w1);
end
end
for i=k2+1:k3
if p(i+1)>1e-10
f3=f3+p(i+1)/w2*log(p(i+1)/w2);
end
end
for i=k3+1:255
if p(i+1)>1e-10
f4=f4+p(i+1)/w3*log(p(i+1)/w3);
end
end
F(k1+1,k2+1,k3+1)=-(f1+f2+f3+f4);
else
F(k1+1,k2+1,k3+1)=0;
end
end
end
end
Fmax=max(F(:));
for i=1:254
for j=2:255
for k=3:256
if F(i,j,k)==Fmax
k1=i-1
k2=j-1
k3=k-1
continue;
end
end
end
end
toc
z=ones(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)<=k1
z(i,j)=0;
elseif I(i,j)<=k2
z(i,j)=0.3;
elseif I(i,j)<=k3
z(i,j)=0.6;
end
end
end
figure
subplot(1,2,1)
imshow(I)
subplot(1,2,2)
imshow(z)
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1]胥田田, 李积英, 任臻,等. 粒子群优化的改进Tsallis熵图像阈值分割[J]. 科技创新与应用, 2018(12):3.
[2]赵勇, 方宗德, 庞辉,等. 基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割[J]. 计算机应用研究, 2008, 25(4):3.
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