LBF和LDF模型的matlab程序，用于图像分割

基于水平集的活动轮廓(image segmentation based on active contour model)，包括LBF模型和LDF模型，matlab程序，用于实现图像分割，亲自调试通过

function [mu1 mu2] = GMM_PSO（data）; %data 是行向量
nbStates=2;
len_data=length（data）;
%%%%%%%%%%%%%%-PSO-%%%%%%%%%%%%%%%%
wmax=1;
wmin=0;
itmax=50;
c1=2;
c2=2;
for iter=1:itmax
    W（iter）=wmax-（（wmax-wmin）/itmax）*iter;
end
%initialization of positions of agents
a=min（data）;%参数最小值
b=max（data）;%参数最大值
N=50;%粒子数
D=2;%参数个数
% tcl=0.05;

x=[];vmfit=[];
% f=‘x.*sin（4*pi.*x）-y.*sin（4*pi.*y+pi+1）‘;%待优化函数
% [xy]=meshgrid（a:tcl:ba:tcl:b）;
% vxp=x;
% vyp=y;
% vzp=eval（f）;
x=a+（b-a）*rand（ND1）;%第一代粒子位置随机生成，N代表粒子数，D代表参数个数，1代表第一代
%initialization of velocities of agents
V=wmin+（wmax-wmin）*rand（ND1）;%第一代粒子速度随机生成

for i=1:N
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    mu1=x（i11）;
    mu2=x（i21）;
    %
    P_omiga1_I=ones（1len_data）-（abs（data-x（i11））./（abs（data-x（i11））+abs（data-x（i21））+eps））;
    P_omiga2_I=ones（1len_data）-（abs（data-x（i21））./（abs（data-x（i11））+abs（data-x（i21））+eps））;
    %
    P1=sum（P_omiga1_I（:））/len_data;%先验概率
    P2=sum（P_omiga2_I（:））/len_data;
    %
    aa=P_omiga1_I.*abs（data-mu1）;
    bb=P_omiga2_I.*abs（data-mu2）;
    %
    cita1=sqrt（sum（aa（:））/sum（P_omiga1_I（:）））;%方差
    cita2=sqrt（sum（bb（:））/sum（P_omiga2_I（:）））;
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%MLE为一个行向量%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    MLE=log（P1/（sqrt（2*pi）*cita1+eps）.*exp（-（data-mu1）.^2/（2*cita1^2+eps））+P2/（sqrt（2*pi）*cita2+eps）.*exp（-（data-mu2）.^2/（2*cita2^2+eps））+eps）;
    F（i11）=sum（MLE（:））;
end
% media=mean（F（:11））;
% vmfit=[vmfit media];

[CI]=max（F（:11））;%求取第一代粒子中适应度最大的粒子，I为最大值C在F中的位置
B（111）=C;
gbest（111）=x（I11）;
gbest（121）=x（I21）;%第一代的最大值也就是目前整个种群找到的最优解，这个极值是全局最优极值gbest

% matrix composed of gbest vector
for p=1:N
    for r=1:D
        G（pr1）=gbest（1r1）;%整个种群目前找到的最优解
    end
end
Fbest（111）=C;
%把前一代的最优值保存起来
for i=1:N
    pbest（i:1）=x（i:1）;%第一代本身即为个体极值点
end
Fb（111）=C;
%计算第一代粒子中被优化的函数的最优值

for j=2:itmax %从第二代开始迭代
    V（::j）=W（j-1）*V（::j-1）+c1*rand*（pbest（::j-1）-x（::j-1））+c2*rand*（G（::j-1）-x（::j-1））;
    x（::j）=x（::j-1）+V（::j）;
    for xx=1:N
        for yy=1:D
            if x（xxyyj）                x（xxyyj）=a;
            end;
            if x（xxyyj）>b
                x（xxyyj）=b;
            end;
        end;
    end;
    for i=1:N
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        mu1=x（i1j）;
        mu2=x（i2j）;
        %
        P_omiga1_I=ones（1len_data）-abs（data-x（i1j））./（abs（data-x（i1j））+abs（data-x（i2j））+eps）;
        P_omiga2_I=ones（1len_data）-abs（data-x（i2j））./（abs（data-x（i1j））+abs（data-x（i2j））+eps）;
        %
        P1=sum（P_omiga1_I（:））/len_data;%先验概率
        P2=sum（P_omiga2_I（:））/len_data;
        %
        aa=P_omiga1_I.*abs（data-mu1）;
        bb=P_omiga2_I.*abs（data-mu2）;
        %
        cita1=sqrt（sum（aa（:））/sum（P_omiga1_I（:）））;%方差
        cita2=sqrt（sum（bb（:））/sum（P_omiga2_I（:）））;
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%MLE为一个行向量%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        MLE=log（P1/（sqrt（2*pi）*cita1+eps）.*exp（-（data-mu1）.^2/（2*cita

 属性            大小     日期    时间   名称
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