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1. 原始COA算法

長鼻浣熊優(yōu)化算法（Cоati Optimization Algorithm，COA）是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，靈感來源于長鼻浣熊（Coati）的行為策略。長鼻浣熊優(yōu)化算法基于長鼻浣熊在覓食過程中的特性和行為模式。長鼻浣熊是一種樹棲動物，具有長而靈活的鼻子，用于覓食和捕食。它們通過嗅覺感知周圍環(huán)境，利用敏銳的視覺和協(xié)調(diào)的運動能力來尋找食物。

1.1 開發(fā)階段

這個階段模擬的是浣熊對鬣蜥的攻擊策略，對搜索空間中的種群更新的第一個階段進行建模。在這個策略中，一群浣熊會爬上樹，對著一只鬣蜥，并嚇唬它，其他幾個浣熊會在樹下等待鬣蜥掉下來。當鬣蜥掉下來之后，浣熊就會攻擊并獵殺它。這個策略使得COA在搜索空間中移動到不同的位置，說明COA在問題解決空間中的全局搜索能力。

在COA的設計中，種群中的最佳位置被假定為鬣蜥的位置。此外，還假設有一般的浣熊能爬上樹，另一半在地上等待鬣蜥掉下來。因此，浣熊在樹上的位置可以用以下公式描述：

鬣蜥落地后，將其放置在搜索空間中的任意位置。基于這種隨機位置，地面上的浣熊可以在搜索空間中移動，用下列公式來描述：

對于每個浣熊計算的新位置，如果它改善了目標函數(shù)的值，那么就會被接受，否則，浣熊將保持原先的位置，此過程用以下公式來表示。這個可以被視為貪婪法則。

這里$x_i^{P1}$是計算第$i$個浣熊的新位置，$x_{i,j}^{P1}$是它的第$j$維，$F_i^{P1}$是它的目標函數(shù)值，$r$是$[0,1]$區(qū)間內(nèi)的隨機實數(shù)。$Iguana$代表鬣蜥在搜索空間中的位置，這實際上是指種群中最佳個體的位置；$Iguan{a}_j$是它的第$j$維，$j$是一個整數(shù)，從集合{1,2}中隨機選擇，$Iguan{a}^G$是在地面上的位置，它是隨機生成的。$Iguan{a}_j^G$蠢晰是它的第$j$維，$F_{Iguana}^G$是它的目標函數(shù)值。

1.2 探索階段

在第二階段即探索階段的過程中，位置更新模擬的是浣熊在遇到捕食者和逃避捕食者的行為。當食肉動物攻擊浣熊時，浣熊就會從它的位置上逃走。浣熊在該策略中的移動使其處于接近其當前位置的安全位置，這代表這COA的局部開發(fā)能力。為了模擬這種行為，COA在每個長鼻浣熊個體附近生成一個隨機位置，公式如下所示：

與開發(fā)階段中類似，同樣使用貪婪選擇來決定是替換還是保留原先的位置。

2. 多閾值Otsu原理

ostu方法使用最大化類間方差（intra-class variance, ICV）作為評價準則，利用對圖像直方圖的計算，可以得到最優(yōu)的一組閾值組合。
ostu方法不僅適用于單閾值的情況，它可以擴展到多閾值。假設有k個分類，c1,c2,…,ck時，他們之間的類間方差定義為：

比如，k=3時，將原圖像的灰度區(qū)間分為3個類，此時需要兩個閾值，定義類間方差如下：

上面式子中，k1和k2為待確定的兩個閾值，使得類間方差最大化的k1和k2就是最優(yōu)的一組閾值。

對于多閾值的情況，可以采用群智能優(yōu)化算法來尋找最優(yōu)的閾值，本篇博客利用蜣螂優(yōu)化算法來尋找最優(yōu)的閾值。

3. 部分代碼展示

%% 清空環(huán)境
clc
clear 
close all

%%
img = imread('1.JPG');
%繪制原圖
figure
imshow(img);
title('原圖')

img_ori=rgb2gray(img);
img=rgb2gray(img);
figure
%灰度直方圖
imhist(img)
title('灰度直方圖')
%目標函數(shù)
fitness=@(X)OTSU(img,X);

%閾值個數(shù)，優(yōu)化下邊界，上邊界，最大迭代次數(shù)，種群數(shù)量。
num_Threshold=3;
lb=0;
ub=255;
max_iter=100;
sizepop=20;
%調(diào)用優(yōu)化算法
%調(diào)用COA對閾值尋優(yōu)

4. 仿真結果展示

最大類間方差為：1587.0666
COA優(yōu)化算法優(yōu)化得到的閾值分別為:148   87   47

5. 資源獲取

可以獲取完整代碼資源文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-605179.html

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