多图像分割的PSO、DPSO、FO-DPSO和详尽方法比较-基于MATLAB的实现

简介：
本研究通过MATLAB实现了粒子群优化（PSO）、动态粒子群优化（DPSO）及分数阶动态粒子群优化（FO-DPSO）算法，用于多图像分割，并与详尽法进行了性能对比。 使用PSO（粒子群优化）、DPSO（达尔文 PSO）以及FO-DPSO（分数阶 DPSO），结合基于图像直方图形状的详尽方法进行多图像分割的MatLab函数如下： 详细的方法仍在开发中。 调用格式为： Iout = 分割(I) 其中，I是具有多个强度级别的任意类型图像（例如灰度或彩色）。返回值 Iout 是经过处理后的分割图像。此外， [Iout,intensity] = 分割(I) 会额外输出一个变量 intensity ，它表示最大化类间方差的强度级别。 尺寸大小为 [size(I,3), 级别]。 另外，还可以通过 [Iout,intensity,fitness] = 分割(I) 获取适应度 fitness 的值。该适应度衡量了图像分割的质量（即类间方差），其维度是 [size(I,3), 1]。 最后， [Iout,intensity,fitness,time] = 分割(I) 将输出计算所用的时间变量 time，它的大小为 [1, 1]。 若需要指定特定的强度级别进行分割，则可以使用 [Iout,intensity] = 分割(I, level) 其中level参数用于控制细节。