基于最大类间方差的分割算法

% function superbest=star_opso（mnd） 
m=5; 
n=10; 
d=5; 
%基于组织的粒子群优化算法入口 
%m个组织，每个组织中有m个粒子 
%n为最大迭代次数 
%d为支撑基维数 
%函数opso-fun可改变，但同时支撑基的维数d也会改变 
%当函数OPSO_fun改变时注意函数opso_data和函数opso_vect中支撑基维数d的改变 
im=imread（‘lena.bmp‘）;  %读入待分割图像 
if（ isrgb（ im ） ） 
    im = rgb2gray（ im ）; 
end; 
[immimn]=size（im）;  %计算待分割图像的大小 
figure（1）;imshow（im）;title（‘Original‘）; 
 
x=opso_data（m）;  %x为粒子，初始化m*m个粒子的位置 
v=opso_vect（m）;   %v为速度，初始化m*m个粒子的速度 
wmax=0.900000000001;     %权重最大值 
wmin=0.4;     %权重最小值 
c1=2.05;   %常系数 
c2=2.05;   %常系数 
for i=1:m 
    for j=1:m 
        for h=1:d 
            xx（h）=x（ijh）; 
        end 
        x（ijd+1）=opso_fun1（xxdouble（im）immimnd）;      %计算每个粒子的值，并赋予粒子后 
        v（ijd+1）=0; 
    end 
end 
for i=1:m 
    for j=1:m 
        for h=1:d+1 
           persongood（1ijh）=x（ijh）;      %粒子个体最优值初始化 
           persongood（2ijh）=v（ijh）;      %粒子个体最优速度初始化 
        end 
    end 
end 
allbetter=opso_all_better（persongoodmd）;      %查找每个组织的最优值 
j=1;        %查找整个组织最优值（小） 
for i=1:m 
    if allbetter（1id+1）<=allbetter（1jd+1） 
        j=i; 
    end 
end 
y1=allbetter（1jd+1）;       %初始整个组织最优值（小）赋值 
y2=y1; 
for k=1:n        %开始迭代运算，k为迭代次数，n为最大迭代次数 
    w=wmax-（wmax-wmin）*k/n; 
    for i=1:m 
        for j=1:m 
            for h=1:d 
                r1=rand（11）; 
                r2=rand（11）; 
                v（ijh）=w*v（ijh）+c1*r1*（persongood（1ijh）-x（ijh））+c2*r2*（allbetter（1ih）-x（ijh））;    %更新粒子速度 
                x（ijh）=x（ijh）+v（ijh）;     %更新粒子位置 
            end 
        end 
    end 
    for i=1:m 
        for j=1:m 
            for h=1:d 
                xx（h）=x（ijh）; 
            end 
            x（ijd+1）=opso_fun1（xxdouble（im）immimnd）;      %计算更新后每个粒子的值，并赋予粒子后 
        end 
    end 
    s=0;      %记录粒子个体最优值是否更新 
    for i=1:m 
        for j=1:m 
            if x（ijd+1）<=persongood（1ijd+1） 
               for h=1:d+1 
                   persongood（1ijh）=x（ijh）;      %更新粒子个体最优值 
                   persongood（2ijh）=v（ijh）;      %更新粒子个体最优速度  
               end 
               s=s+1; 
            end 
        end 
    end 
    if s~=0       %当有粒子个体最优值更新时，计算组织的最优值（小） 
        allbetter=opso_all_better（persongoodmd）;      %计算更新每个组织的最优值 
        t=1;      %查找迭代更新后组织最优值（小） 
        for i=1:m 
            if allbetter（1id+1）<=allbetter（1td+1）      
                t=i; 
            end 
        end 
        y2=allbetter（1td+1）;       %整个组织最优值（小）赋值 
    end 
    if y1~=y2     %当整个组织最优值更新时，极值最差的组织遭到淘汰，随之产生强势组织 
        h=1;      %查找整个组织中最差（大）组织h 
        for i=1:m 
            if allbetter（1id+1）>=allbetter（1hd+1） 
                h=i; 
            end 
        end 
        for i=1:m 
            for j=1:d+1 
                x（hij）=allbetter（1ij）;            %更新第h个组织的每个粒子位置为组织最优位置 
                v（hij）=allbetter（2ij）;            %更新第h个组织的每个粒子速度为组织最优速度