colorSegmentation
所属分类：图形图像处理
开发工具：matlab
文件大小：677KB
下载次数：172
上传日期：2013-09-23 10:15:11
上 传 者：
lifengss
说明： 基于极大熵准则，通过改进型粒子群算法对图像进行多阈值分割，并与其他分割算法对比。
函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数
(Based on maximum entropy criterion, through improved particle swarm optimization (pso) algorithm for image threshold segmentation, and compared with other segmentation algorithm. Function description: The main function is given priority to the program, no return values and parameters, can be directly run. Run results will call colorSegmentation () function and PSO () function)
文件列表:
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\xyj.jpg (161241, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\dhxy.jpg (45509, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\dog.jpg (118518, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\dogs.jpg (51210, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\nj.jpg (73118, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\ply.jpg (173650, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\swk.jpg (64156, 2013-06-04)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\covmatrix.m (226, 2013-06-17)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\colorSegmentation.m (835, 2013-06-19)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\colorseg.m (2500, 2013-06-17)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\imstack2vectors.m (1872, 2013-06-17)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\colorSegmentation.asv (805, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\mahalanobis.m (2115, 2013-06-17)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSO.m (716, 2013-06-19)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSO.asv (716, 2013-06-19)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSOfun.m (1693, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSOfun.asv (1709, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\FitFun.m (415, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\FitFun.asv (415, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSOfun2.m (1675, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\PSOfun2.asv (1692, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\FitFun2.m (949, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\FitFun2.asv (933, 2013-06-18)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割\main.m (93, 2013-06-19)
基于极大熵的改进型粒子群算法多重阈值图像分割 (0, 2013-06-17)
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* 东华大学智能系统与网络智能研究所 *
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函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数
colorSegmentation()函数无返回值和参数。将调用彩色图像分割程序，以马氏距离分割。需要划定对图像的采样区域。输出分割蒙版和遮罩后的图像。
PSO()函数无返回值和参数。将调用基于粒子群多阈值图像分割算法，输出原始图像的灰度图、直方图、均衡化后的直方图、均衡化后的图像、Otsu全局阈值分割结果图、阈值t、粒子群适应度变化曲线、双阈值数值t1、t2、双阈值分割结果图。
【注】以上两个程序均可独立运行，文档中其余函数均为过程中调用，不可独立运行。
edit by Li Feng
2013/6/19
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