MATLAB代做  | MATLAB代写  | MATLAB有偿编程
首 页
当前位置:MATLAB代做|MATLAB代写|MATLAB有偿编程matlab源码图像分析
遗传算法在道路图像阈值分割中的应用        [↓跳到下载地址]
官方主页:源码共享网站:www.buycode.cn

联系方式:客服QQ:1747812398 买代码源码软件站,欢迎咨询

运行环境:Win9X/2000/XP/2003/

源码语言:简体中文

源码类型:破解软件 - 图像分析

推荐星级:

更新时间:2014-01-28 22:08:44

源码简介

function main()
clear all
close all
clc
global chrom oldpop fitness lchrom  popsize cross_rate mutation_rate yuzhisum
global maxgen  m n fit gen yuzhi A B C oldpop1 popsize1 b b1 fitness1 yuzhi1
A=imread('mh.jpg');     %读入道路图像
%A=imresize(A,0.4);
B=rgb2gray(A);         %灰度化
C=B;
%C=imresize(B,0.1);     %将读入的图像缩小
lchrom=8;              %染色体长度
popsize=10;            %种群大小
cross_rate=0.7;        %交叉概率
mutation_rate=0.4;     %变异概率
maxgen=150;            %最大代数
[m,n]=size(C);
'计算中,请稍等...'
initpop;    %初始种群
for gen=1:maxgen
    generation;  %遗传操作
end
findresult; %图象分割结果
%%%输出进化各曲线
figure;
gen=1:maxgen;
plot(gen,fit(1,gen));
title('最佳适应度值进化曲线');
figure;
plot(gen,yuzhi(1,gen));
title('每一代的最佳阈值进化曲线');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function initpop()
global lchrom oldpop popsize chrom C
imshow(C);
for i=1:popsize
    chrom=rand(1,lchrom);
    for j=1:lchrom
        if chrom(1,j)<0.5
            chrom(1,j)=0;
       else
           chrom(1,j)=1;
        end
    end
    oldpop(i,1:lchrom)=chrom;  
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%产生新一代个体%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function generation()
fitness_order;                  %计算适应度值及排序
select;                         %选择操作
crossover;                      %交叉
mutation;                       %变异
%%%%%%%%%%%%%%%%%计算适度值并且排序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function fitness_order()
global lchrom oldpop fitness popsize chrom fit gen C m n  fitness1 yuzhisum
global lowsum higsum u1 u2 yuzhi gen oldpop1 popsize1 b1 b yuzhi1
if popsize>=5
    popsize=ceil(popsize-0.03*gen);
end
if gen==75     %当进化到末期的时候调整种群规模和交叉、变异概率
    cross_rate=0.3;        %交叉概率
    mutation_rate=0.3;     %变异概率
end
%如果不是第一代则将上一代操作后的种群根据此代的种群规模装入此代种群中
if gen>1 
    t=oldpop;
    j=popsize1;
    for i=1:popsize
        if j>=1
            oldpop(i,:)=t(j,:);
        end
        j=j-1;
    end
end
%计算适度值并排序
for i=1:popsize
    lowsum=0;
    higsum=0;
    lownum=0;
    hignum=0;
    chrom=oldpop(i,:);
    c=0;
    for j=1:lchrom
        c=c+chrom(1,j)*(2^(lchrom-j));
    end
    b(1,i)=c*255/(2^lchrom-1);  %转化到灰度值      
    for x=1:m
        for y=1:n
            if C(x,y)<=b(1,i)
                lowsum=lowsum+double(C(x,y));%统计低于阈值的灰度值的总和
                lownum=lownum+1; %统计低于阈值的灰度值的像素的总个数
            else
                higsum=higsum+double(C(x,y));%统计高于阈值的灰度值的总和
                hignum=hignum+1; %统计高于阈值的灰度值的像素的总个数
            end
        end
    end
    if lownum~=0
        u1=lowsum/lownum; %u1、u2为对应于两类的平均灰度值
    else
        u1=0;
    end
    if hignum~=0
        u2=higsum/hignum;
    else
        u2=0;
    end 
    fitness(1,i)=lownum*hignum*(u1-u2)^2; %计算适度值
end
if gen==1 %如果为第一代,从小往大排序
    for i=1:popsize
        j=i+1;
        while j<=popsize
            if fitness(1,i)>fitness(1,j)
                tempf=fitness(1,i);
                tempc=oldpop(i,:);
                tempb=b(1,i);
                b(1,i)=b(1,j);
                b(1,j)=tempb;
                fitness(1,i)=fitness(1,j);
                oldpop(i,:)=oldpop(j,:);
                fitness(1,j)=tempf;
                oldpop(j,:)=tempc;
            end
            j=j+1;
        end
    end
    for i=1:popsize
        fitness1(1,i)=fitness(1,i);
        b1(1,i)=b(1,i);
        oldpop1(i,:)=oldpop(i,:);
    end
    popsize1=popsize;
else %大于一代时进行如下从小到大排序
    for i=1:popsize
        j=i+1;
        while j<=popsize
            if fitness(1,i)>fitness(1,j)
                tempf=fitness(1,i);
                tempc=oldpop(i,:);
                tempb=b(1,i);
                b(1,i)=b(1,j);
                b(1,j)=tempb;
                fitness(1,i)=fitness(1,j);
                oldpop(i,:)=oldpop(j,:);
                fitness(1,j)=tempf;
                oldpop(j,:)=tempc;
            end
            j=j+1;
        end
    end
end
%下边对上一代群体进行排序
for i=1:popsize1
    j=i+1;
    while j<=popsize1
        if fitness1(1,i)>fitness1(1,j)
            tempf=fitness1(1,i);
            tempc=oldpop1(i,:);
            tempb=b1(1,i);
            b1(1,i)=b1(1,j);
            b1(1,j)=tempb;
            fitness1(1,i)=fitness1(1,j);
            oldpop1(i,:)=oldpop1(j,:);
            fitness1(1,j)=tempf;
            oldpop1(j,:)=tempc;
        end
        j=j+1;
    end
end
%下边统计每一代中的最佳阈值和最佳适应度值
if gen==1
    fit(1,gen)=fitness(1,popsize);
    yuzhi(1,gen)=b(1,popsize);
    yuzhisum=0;
else
    if fitness(1,popsize)>fitness1(1,popsize1)
        yuzhi(1,gen)=b(1,popsize); %每一代中的最佳阈值
        fit(1,gen)=fitness(1,popsize);%每一代中的最佳适应度
    else
        yuzhi(1,gen)=b1(1,popsize1);
        fit(1,gen)=fitness1(1,popsize1);
    end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%精英选择%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function select()
global fitness popsize oldpop temp popsize1 oldpop1 gen b b1 fitness1
%统计前一个群体中适应值比当前群体适应值大的个数
s=popsize1+1;
for j=popsize1:-1:1
    if fitness(1,popsize)
        s=j;
    end
end
for i=1:popsize
    temp(i,:)=oldpop(i,:);
end
if s~=popsize1+1
    if gen<50  %小于50代用上一代中用适应度值大于当前代的个体随机代替当前代中的个体
        for i=s:popsize1
            p=rand;
            j=floor(p*popsize+1);
            temp(j,:)=oldpop1(i,:);
            b(1,j)=b1(1,i);
            fitness(1,j)=fitness1(1,i);
        end
    else
        if gen<100  P~100代用上一代中用适应度值大于当前代的个体代替当前代中的最差个体
            j=1;
            for i=s:popsize1
                temp(j,:)=oldpop1(i,:);
                b(1,j)=b1(1,i);
                fitness(1,j)=fitness1(1,i);
                j=j+1;
            end
        else %大于100代用上一代中的优秀的一半代替当前代中的最差的一半,加快寻优
            j=popsize1;
            for i=1:floor(popsize/2)
                temp(i,:)=oldpop1(j,:);
                b(1,i)=b1(1,j);
                fitness(1,i)=fitness1(1,j);
                j=j-1;
            end
        end
    end
end
%将当前代的各项数据保存
for i=1:popsize
    b1(1,i)=b(1,i);
end  
for i=1:popsize
    fitness1(1,i)=fitness(1,i);
end
for i=1:popsize
    oldpop1(i,:)=temp(i,:);
end
popsize1=popsize;
%%%%%%%%%%%%%交叉%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function crossover()
global temp popsize cross_rate lchrom
j=1;
for i=1:popsize
    p=rand;
    if p        parent(j,:)=temp(i,:);
        a(1,j)=i;
        j=j+1;
    end
end
j=j-1;
if rem(j,2)~=0
    j=j-1;
end
if j>=2
    for k=1:2:j
        cutpoint=round(rand*(lchrom-1));
        f=k;
        for i=1:cutpoint
            temp(a(1,f),i)=parent(f,i);
            temp(a(1,f+1),i)=parent(f+1,i);
        end
        for i=(cutpoint+1):lchrom
            temp(a(1,f),i)=parent(f+1,i);
            temp(a(1,f+1),i)=parent(f,i);
        end
    end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%变异%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function mutation()
global popsize lchrom mutation_rate temp newpop oldpop
sum=lchrom*popsize;    %总基因个数
mutnum=round(mutation_rate*sum);    %发生变异的基因数目
for i=1:mutnum
    s=rem((round(rand*(sum-1))),lchrom)+1; %确定所在基因的位数
    t=ceil((round(rand*(sum-1)))/lchrom); %确定变异的是哪个基因
    if t<1
        t=1;
    end
    if t>popsize
        t=popsize;
    end
    if s>lchrom
        s=lchrom;
    end
    if temp(t,s)==1
        temp(t,s)=0;
    else
        temp(t,s)=1;
    end
end
for i=1:popsize
    oldpop(i,:)=temp(i,:);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%查看结果%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function findresult()
global maxgen yuzhi m n C B A
result=floor(yuzhi(1,maxgen)) %result为最佳阈值
C=B;
%C=imresize(B,0.3);
imshow(A);
title('原始裂缝图像')
figure;
subplot(1,2,1)
imshow(C);
title('原始裂缝灰度图')
[m,n]=size(C);
%用所找到的阈值分割图象
for i=1:m
    for j=1:n
        if C(i,j)<=result
            C(i,j)=0;
        else
            C(i,j)=255;
        end
    end
end
subplot(1,2,2)
imshow(C);
title('阈值分割后的裂缝图');


提 示:本站所有源码只提供浏览,需要定制的朋友可以联系在线客服!
注意:价格根据项目的难易程度来定价格业务咨询

遗传算法在道路图像阈值分割中的应用 --下载地址

注意:为避免不必要的误会,本站项目里的源码只公开部分需要的联系在线客服

本站长期招聘程序代写高手,欢迎加入华南地区matlab团队

想创业却没有经验的人

无论你是否有过网上开店的经验,都可以随时联系在线客服,建立自己独立的网站
想开网店却不知道如何入手

淘宝创业成本低而且风险小,如果想开淘宝店的朋友可以联系在线客服。
想兼职创业,却不擅长交际与服务的人

在家创业月入5000元。网站程序+百套群发工具+网赚资料+域名+空间+本站终身代理资格,这样你网赚的条件全具备了。每天3小时管理、推广、收钱。
缺乏能快速赢利型产品的人

导入多种最新流行营销软件+网赚教程,让入驻者轻松加盟、复制有效成交技巧、快速赚钱。
·上一源码:区域生长的图像分割程序
·下一源码:图像迭代法分割

源码评论评论内容只代表网友观点,与本站立场无关!

   评论摘要(共 0 条,得分 0 分,平均 0 分) 查看完整评论

浏览说明

* 本站所有源码全部公开,随时随地浏览!
* MATLAB软件如用于商业用途,请购买正版!
* 如果您发现下载链接错误,请点击报告错误谢谢!
* 站内提供的所有软件包含破解及注册码均是由网上搜集,若侵犯了你的版权利益,敬请来信通知我们!
Copyright © 2008-2014 www.buycode.cn. All Rights Reserved.
页面执行时间:265.62500 毫秒