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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經網絡預測?? ? ??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

?? 內容介紹

在當今數字圖像處理領域，圖像分割是一項重要而復雜的任務。圖像分割的目標是將一幅圖像劃分成若干個不同的區(qū)域，使得每個區(qū)域內的像素具有相似的特征。這項任務在許多應用中都扮演著關鍵角色，例如計算機視覺、醫(yī)學圖像處理、目標識別等。

在圖像分割算法中，閾值分割是一種常用的方法。它基于像素的灰度值，將圖像中的像素分為不同的類別。然而，傳統(tǒng)的閾值分割方法往往只能處理單一閾值的情況，對于復雜的圖像，效果并不理想。

為了解決這個問題，研究人員提出了許多改進的圖像分割算法。其中一種方法是基于優(yōu)化算法的多閾值圖像分割。這種方法利用優(yōu)化算法來自動地選擇最佳的閾值，以獲得更好的分割結果。

北方蒼鷹優(yōu)化算法（Northern Goshawk Optimization Algorithm，NGOA）是一種基于仿生學原理的優(yōu)化算法。它模擬了北方蒼鷹在捕食過程中的行為，通過迭代搜索來尋找最優(yōu)解。NGOA算法具有快速收斂、高效性和全局搜索能力強的特點，因此被廣泛應用于圖像處理領域。

基于改進的北方蒼鷹優(yōu)化算法的多閾值圖像分割算法流程如下：

1. 初始化參數：包括圖像的灰度級別、種群大小、最大迭代次數等。

2. 生成初始種群：根據設定的種群大小，隨機生成一組初始閾值。

3. 計算適應度函數：將每個個體的閾值應用于圖像分割，并計算分割結果的適應度。

4. 選擇操作：根據適應度函數的值，選擇一部分優(yōu)秀的個體作為下一代種群。

5. 交叉操作：對選出的個體進行交叉操作，生成新的個體。

6. 變異操作：對新生成的個體進行變異操作，增加種群的多樣性。

7. 更新種群：將新生成的個體加入到當前種群中。

8. 判斷終止條件：判斷是否達到最大迭代次數或者達到預設的適應度閾值。

9. 結束算法：如果滿足終止條件，則輸出最優(yōu)解，否則返回第4步。

基于改進的北方蒼鷹優(yōu)化算法的多閾值圖像分割算法通過不斷地迭代搜索，自動地調整閾值，以獲得更好的分割結果。它充分利用了北方蒼鷹優(yōu)化算法的全局搜索能力，能夠處理復雜的圖像分割任務。

總結起來，基于改進的北方蒼鷹優(yōu)化算法的多閾值圖像分割算法是一種高效而有效的圖像處理方法。它能夠自動地選擇最佳的閾值，提供更好的分割結果。隨著數字圖像處理技術的不斷發(fā)展，相信這種算法將在更多領域中發(fā)揮重要作用。

?? 部分代碼

%Diego Oliva, Erik Cuevas, Gonzalo Pajares, Daniel Zaldivar y Marco Perez-Cisneros%Multilevel Thresholding Segmentation Based on Harmony Search Optimization%Universidad Complutense de Madrid / Universidad de Guadalajara%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%The algorithm was published in:%Diego Oliva, Erik Cuevas, Gonzalo Pajares, Daniel Zaldivar, and Marco Perez-Cisneros, %揗ultilevel Thresholding Segmentation Based on Harmony Search Optimization,?%Journal of Applied Mathematics, vol. 2013, %Article ID 575414, 24 pages, 2013. doi:10.1155/2013/575414%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Program for Peak Signal to Noise Ratio Calculationfunction PSNRV = PSNR(origImg, distImg)origImg = double(origImg);distImg = double(distImg);[M N] = size(origImg);error = origImg - distImg;MSE = sum(sum(error .* error)) / (M * N);if(MSE > 0) ? ?PSNRV = 10*log(255*255/MSE) / log(10);else ? ?PSNRV = 99;end

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1] 吳亮杜靈彬湯顯峰.基于改進蝴蝶優(yōu)化算法的多閾值圖像分割[J].中國科技論文, 2021, 016(011):1174-1180.

[2] 吳亮,杜靈彬,湯顯峰.基于改進蝴蝶優(yōu)化算法的多閾值圖像分割[J].中國科技論文, 2021, 16(11):7.

[3] 楊震倫,閔華清,羅榮華.基于改進量子粒子群優(yōu)化的多閾值圖像分割算法[J].華南理工大學學報：自然科學版, 2015(5):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-565X.2015.05.020.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產調度、經濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、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

卷積神經網絡（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

微電網優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網重構、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、航跡關聯(lián)、航跡融合