基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

发布时间：2018-01-11 16:29

  本文关键词：基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究　出处：《计算机工程与应用》2017年23期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 蚁群算法 边缘检测 权重 梯度 区域灰度均值 自适应

【摘要】：传统的蚁群算法应用于图像边缘检测时,会出现边缘不够平滑、受噪声影响大、易收敛于局部等问题。为了提高边缘检测的效果,将灰度梯度与区域灰度均值方法相结合,确定蚂蚁的初始位置和启发矩阵;引入权重因子定义新的概率转移函数,并通过混沌算法和自适应参数进行信息素矩阵的更新,避免过早陷入局部最优。实验结果表明,改进的蚁群算法可以有效减少噪声对边缘检测的影响,并获得更加完整和清晰的图像边缘,取得较好的效果。
[Abstract]:The traditional ant colony algorithm is applied to the edge detection of the image , the edge is not smooth , the influence of the noise is large , it is easy to converge to the local area . In order to improve the edge detection effect , the initial position and the heuristic matrix of the ant are determined . The new probability transfer function is defined by the introduction of the weight factor , and the chaos algorithm and the adaptive parameter are introduced to update the pheromone matrix , so that the local optimization is avoided too early . The experimental results show that the improved ant colony algorithm can effectively reduce the influence of noise on the edge detection , and obtain a more complete and clear image edge and achieve better effect .

【作者单位】： 西北师范大学数学与统计学院;
【基金】：甘肃省科技计划资助(No.17YF1FA119)
【分类号】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 1引言中,蚂蚁将选择梯度和启发信息较大的像素点作为下一边缘是指图像中灰度急剧变化的地方,主要存在于个搜索点,并释放信息素,在搜索结束后,统计每一个像目标和目标、目标和背景、不同色彩区域之间,包含着图素点的信息素浓度,确定阈值,判定信息素浓度达到阈像的大量的信息。

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本文编号：1410326