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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

圖像分割是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，它旨在將圖像分割成具有特定特征的區(qū)域，以便對圖像進行更精細的分析和處理。在圖像分割的過程中，常常需要根據(jù)圖像的特征來確定分割閾值，而圖像的直方圖熵法是一種常用的確定分割閾值的方法之一。

在本文中，我們將介紹基于遺傳算法優(yōu)化最佳直方圖熵法（KSW熵法）實現(xiàn)圖像二閾值分割的方法。首先，我們將簡要介紹圖像分割和直方圖熵法的基本概念，然后詳細介紹遺傳算法在優(yōu)化最佳直方圖熵法中的應(yīng)用，最后給出實驗結(jié)果和結(jié)論。

圖像分割是將圖像劃分為具有相似特征的區(qū)域的過程，其目的是提取出感興趣的目標區(qū)域以便進行后續(xù)的分析和處理。在圖像分割中，確定分割閾值是一個關(guān)鍵的步驟，直方圖熵法是一種常用的確定分割閾值的方法。直方圖熵法是根據(jù)圖像的灰度直方圖來確定分割閾值的方法，其基本思想是使得圖像的灰度級在分割后的兩個區(qū)域中盡可能地相似，從而使得分割后的圖像具有較高的信息熵。

然而，直方圖熵法在確定分割閾值時存在著一定的局限性，因為它只是簡單地根據(jù)圖像的灰度直方圖來確定分割閾值，而沒有考慮到圖像的空間信息和上下文信息。為了克服直方圖熵法的局限性，我們引入了遺傳算法來優(yōu)化最佳直方圖熵法（KSW熵法）。

遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機制的優(yōu)化算法，它通過模擬自然界中的進化過程來搜索最優(yōu)解。在我們的方法中，首先我們將圖像分割問題轉(zhuǎn)化為一個優(yōu)化問題，然后利用遺傳算法來搜索最佳的分割閾值。具體地，我們將圖像的灰度直方圖作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，然后利用遺傳算法來不斷地調(diào)整分割閾值，直到達到最優(yōu)的分割效果。

為了驗證我們的方法的有效性，我們進行了大量的實驗。實驗結(jié)果表明，基于遺傳算法優(yōu)化最佳直方圖熵法（KSW熵法）實現(xiàn)的圖像分割方法在分割效果上優(yōu)于傳統(tǒng)的直方圖熵法，并且具有較高的魯棒性和穩(wěn)定性。因此，我們的方法在實際圖像分割應(yīng)用中具有較好的推廣價值。

綜上所述，基于遺傳算法優(yōu)化最佳直方圖熵法（KSW熵法）實現(xiàn)圖像二閾值分割是一種有效的圖像分割方法，它能夠充分利用圖像的空間信息和上下文信息，從而得到更加準確和穩(wěn)定的分割結(jié)果。在未來的研究中，我們將進一步探索基于遺傳算法的圖像分割方法，并將其應(yīng)用到更加復雜的圖像分割問題中。

?? 部分代碼

%利用最佳直方圖熵法（KSW熵法）及傳統(tǒng)遺傳算法實現(xiàn)灰度圖像二閾值分割%主程序%子函數(shù)cross_2d\ksw_2\mutation_2d\select_2d% ?初始部分，讀取圖像及計算相關(guān)信息t = zeros(100,1); for o = 1:1 ticI=imread('lena.jpg');% I=imread('c.jpg');figure %%?程序主干部分 ? ?max_value=max(adapt_value2); ? ?number=find(adapt_value2==max_value); ? ?opt=X2(number(1),:); ? ?t1=clock; ? ?search_time=etime(t1,t0);% ?閾值分割及顯示部分I_temp1=I;[height,width]=size(I_temp1);for i=1:height ? ?for j=1:width ? ? ? ? if I_temp1(i,j)<opt(1); ? ? ? ? ? ? ? ? I_temp1(i,j)=0; ? ? ? ?else if I_temp1(i,j)>opt(2); ? ? ? ? ? ? ? ? I_temp1(i,j)=255; ? ? ? ? ? ?else I_temp1(i,j)=180; ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ?end ? ?endendI1= I_temp1;disp('灰度圖像閾值分割的效果如圖所示：');disp('源圖為：Fifure No.1');disp('最佳直方圖熵法及傳統(tǒng)遺傳算法閾二值分割后的圖像為：Fifure No.2');figure(2);imshow(I);title('原圖');t(o) = toc;figure(3);imshow(I1);t(o) = toc;title('最佳直方圖熵法及傳統(tǒng)遺傳算法閾二值分割后的圖像');disp('最佳直方圖熵法及傳統(tǒng)遺傳算法二閾值為(s,t)：');disp(opt(1));disp(opt(2));disp('最佳直方圖熵法及傳統(tǒng)遺傳算法二閾值搜索所用時間（s）：');disp(search_time);fn = ['myfig' num2str(o) '.jpg'];saveas(gcf,fn);end

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 蘭天,孔令真,陳家慶,等.基于圖像處理的低速橫流中液體射流軌跡提取方法研究[J].實驗流體力學, 2020(004):034.

[2] 李娟,吳謹,柳健,等.基于二維最大模糊熵和遺傳算法的圖像分割[C]//中國電子學會青年學術(shù)年會.中國電子學會, 2004.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合