MATLAB 粒子群图像分割算法

基于熵的方法是比较简单且效率高的一种图像分割方法，针对多类的图像，我们应用多阈值的方法进行分割，结合粒子群优化，提高分割速率，达到较好的分割结果。

自己编写的粒子群(PSO)算法优化Kmeans聚类的MATLAB代码，MATLAB6.5/7.1测试通过，其它版本没测试。

利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题

通过产生多种群微粒群,对粒子群进行优化,主要还是两种种群进行交替学习,寻找最优化

粒子群 Matlab实现: function swarm warning off MATLAB:divideByZero %%% Script Particle Swarm Optimization

matlab粒子群函数

粒子群优化算法matlab程序框架，基本PSO的原理是:每个优化问题的解都是粒子在搜索空间中的位置，粒子的速度值决定它们飞翔的方向和距离，粒子群追随当前的最优粒子在解空间中搜索。实质是求最优解问题。

此文件提供了MATLAB算法——粒子群优化算法的详细解释和代码示例。

针对三维OTSU分割算法运算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法。首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法 粒子群算法的又一改进