改进的细菌觅食优化算法用于多阈值图像分割

基于全局阈值对某张图像寻找最佳分割阈值，然后将其二值化

图像的阈值分割方法研究 仅供课程设计使用。

图像分割的阈值法综述

涉及多个简单的对比度增强算法以及阈值分割算法，自己编写，敬请谅解，比较简单，包含形态学处理

本文旨在通过收集基于阈值的图像分割方法的相关资料,分析各种分割算法的优缺点，运用MATLAB工具对各种阈值分割算法进行了研究，然后得出分析结论，以此确定多种分割方法的特点和应用范围。

两种阈值分割算法，一种是ostu算法，另一种算法，对ostu算法进行改进，可以对双峰值图像分割，效果有很大改善

针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO

本研究通过应用和谐搜索算法对oust和kapur图像阈值分割算法进行了优化，使得图像分割效果更加精准。同时，我们提供了该算法在matlab中的实现代码，方便大家进行实验和应用。关注本文，你将会学到如何

分析了细菌觅食优化（BFO）算法的基本原理，为了改善算法局部搜索能力突出而全局搜寻能力欠佳、算法结构复杂等缺点，在BFO算法的复制操作中引入Lévy飞行机制，并将算法的迁徙操作移入趋向操作内部，简化了

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割2008年期刊论文