MAXGEN=50; %最大遗传代数(Maximum number of generations)
PRECI=8; %变量的二进制位数(Precision of variables)
GGAP=0.9; %代沟(Generation gap)
FieldD=[8;1;256;1;0;1;1]; %建立区域描述器(Build field descriptor)
Chrom=crtbp(NIND,PRECI); %创建初始种群
gen=0;
phen=bs2rv(Chrom,FieldD); %初始种群十进制转换
ObjV=target(Z,phen); %计算种群适应度值
while gen<MAXGEN %代沟(Generation gap)
FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值(Assign fitness values)
SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择
SelCh=recombin('xovsp',SelCh,0.7); %重组
SelCh=mut(SelCh); %变异
phenSel=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代十进制转换
ObjVSel=target(Z,phenSel);
[Chrom ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入
gen=gen+1;
end
[Y, I]=max(ObjV);
M=bs2rv(Chrom(I,:),FieldD); %估计域值
[m, n]=size(Z);
for i=1:m
for j=1:n
if Z(i,j)>M %灰度值大于域值时是白色
Z(i,j)=256;
end
end
end
figure(4) %画出分割后目标图像
image(Z),title('分割后图像');colormap(map1);
target求适应度函数代码:
function f=target(T,M) %适应度函数,T为待处理图像,M为域值序列
[U, V]=size(T);
W=length(M);
f=zeros(W,1);
for k=1:W
I=0;s1=0;J=0;s2=0; %统计目标图像和背景图像的像素数及像素之和
for i=1:U
for j=1:V
if T(i,j)<=M(k)
s1=s1+T(i,j);I=I+1;
end
if T(i,j)>M(k)
s2=s2+T(i,j);J=J+1;
end
end
end
if I==0, p1=0; else p1=s1/I; end
if J==0, p2=0; else p2=s2/J; end
f(k)=I*J*(p1-p2)*(p1-p2)/(256*256);
end;