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基于蚁群算法的边缘检测技术组合优化詹宝容; 骆金维; 黄炜杰; 李杏清【期刊名称】《《电子设计工程》》【年(卷),期】2019(027)023【总页数】6页(P27-31,38)【关键词】蚁群优化算法; Canny算法; 边缘检测; 扰动因子; 动态阈值【作者】詹宝容; 骆金维; 黄炜杰; 李杏清【作者单位】广东创新科技职业学院信息工程学院广东东莞 523960; 暨南大学信息科学技术学院广东广州 510632【正文语种】中文【中图分类】TN911.73边缘是图像的最基本特征，包含了图像的主要信息，边缘检测是图像处理工作中重要的一环，边缘提取的效果好坏直接影响到之后对图像的检测、识别。
传统边缘检测算法由Chen和Bourland等[1]人提出，利用对比度差异将边缘进行提取。
常见的有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法、Robert算法和Laplacian算法等，这些算子检测速度快，可得到准确率较高的检测结果[2-3]，其中Canny算法处理速度快，使用范围较广[4]，但Canny算法在许多连续却非主要信息的边缘提取比较混乱，而且阈值的设定存在缺乏自适应性问题。
另一方面，由意大利科学家Dorigo M和Maniezzo V等人提出的蚁群算法（AntColony Algorithm）[5-6]近年来也开始应用于图像边缘检测问题，Rai R等[7]人充分利用蚁群优化的边缘检测结合支持向量机（SVM）分类器的方式进行文本区域的准确获取，提高了整体算法的识别率。
对比传统的边缘检测算法，蚁群算法有较优秀的去噪性，减少无关的边缘信息，但这些蚁群算法在进行边缘检测的过程中，始终存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优解而全局无法最优解的问题。
文中针对这两个问题分析现有的算法，从初始位置、转移规则和局部阈值3个角度进行算法的改进，并通过实验来验证该算法的可行性和精确性。
1 问题描述与处理1.1 初始位置优化传统的蚁群算法没有对蚂蚁放置的初始位置进行限定，采取随机选择的方式让蚁群的活动自行迭代而产生最优线路即图像的边缘位置。
基于蚁群优化算法的图像边缘检测李琳琳;王纪奎;宋艳芳;王淑娇【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】Image edge carries most of the major information of the image.And image edge detection can effectively re-duce the computation complexity and is also the basis of image processing such as image measurement,image segmentation, image compression,pattern recognition and so on.In this paper Ant Colony Optimization (ACO)was used in image edge de-tection.The house image and SAR airport image were adaptively extracted by setting threshold,and accurate edge detection can be realized.Experimental results indicate that this algorithm can effectively extract the image object contour information, keep images texture,show ideal anti-jamming competence,and guarantee the detection accuracy.%图像边缘携带了图像的大部分主要信息。
通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。
基于蚁群算法的边缘检测刘猛猛;马超【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2017(040)011【摘要】蚁群算法是近些年发展起来的一种群体智能优化算法,它利用生物信息激素作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程.本文将该算法用于边缘检测,建立图像边缘与信息场之间的联系.提出了基于像素邻域的8个启发信息检测算子,指导蚂蚁选择最优边缘路径,并能自动确定分割阈值.对灰度图像进行模拟实验与经典分割算子进行对比,结果表明,该算法可以精确提取边缘特征,细节特征更为清晰.%Ant colony algorithm is a popular swarm intelligence optimization algorithm in recent years , which discharge biological pheromone as a basis for guiding the ant subsequent behaviors and searching the optimal solution in the searching regions through the cooperation and interaction with other ants .In this paper , the present algorithm would contact the edge with the pheromone field for edge detection .We proposed a method of eight heuristic information detector based on pixel neighborhood to guide ants select the opti -mal edge of on the path , so that the segmentation threshold can be automatically determine .Compared with classical edge -measuring operator , the image simulation experiments show that the proposed can accurately extract edge profile and the clearly detail characteris -tics.【总页数】3页(P171-173)【作者】刘猛猛;马超【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000;辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.基于粒子群和蚁群算法的枪弹图像边缘检测方法 [J], 任雁;李强;张鹏军2.基于蚁群算法的目标边缘检测算法 [J], 曹天蕊3.基于遗传蚁群算法在图像边缘检测中的研究 [J], 何小虎4.基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究 [J], 汪凯;张贵仓5.基于蚁群算法的边缘检测技术组合优化 [J], 詹宝容; 骆金维; 黄炜杰; 李杏清因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测黄红星1 苗 京21，2武汉大学数学学院信息与计算科学系，武汉 430072E-mail：hhx825@摘要本文提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测。
算法将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合，实现了基于改进的目标函数聚类分析。
对比实验表明，该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力。
关键词数据挖掘 蚁群算法 模糊C-均值聚类 边缘检测文献标志码 A 中图分类号TP181Fuzzy Clustering Analysis Based on Ant Colony Algorithm for Image Edge DetectionHuang Hongxing1Miao Jing21,2 College of Mathematics， Wuhan University， Wuhan 430072Abstract: This paper proposes a method of dynamic fuzzy clustering analysis based on ant colony algorithm for image edge detection .The algorithm combines ant colony algorithm with fuzzy C-means clustering organically and realizes clustering analysis based on improved function. Compared experiments show that the algorithm can correctly detect the fuzzy edge and exiguous edge.Keywords: date mining， ant colony algorithm，fuzzy C-means clustering , edge detection1引言数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
毕业设计论文-基于蚁群算法的图像边缘检测-附代码上海工程技术大学毕业设计(论文) 基于蚁群算法的图像边缘检测目录摘要 ...............................................................1 ABSTRACT .............................................................2 1 绪论 (3)1.1 研究背景 ...........................................................31.2 研究现状和发展方向 (4)6 1.3 研究目的和意义 .....................................................2 图像边缘检测概述 ..................................................... 7 2.1 边缘的定义及类型 ................................................... 8 2.2 常用的边缘检测方法 (10)2.3 其他边缘检测方法 .................................................. 15 2.3.1 基于小波变换的边缘检测 .......................................... 15 2.3.2 基于数学形态学的边缘检测 (16)17 2.4 传统边缘检测的不足 ................................................3 蚁群算法 ............................................................ 17 3.1蚁群算法的基本原理 (18)3.2 基于蚁群算法的图像边缘检测 ........................................21 4 实验结果及分析 ...................................................... 22 4.1 基于蚁群算法的图像边缘检测流程 .................................... 22 4.2 实验结果与性能分析 (26)4.2.1 参数对边缘检测的影响 ............................................ 294.2.2 与传统方法的比较 ................................................ 35 5 总结与展望 .......................................................... 37 参考文献 .............................................................. 39 附录 ................................................. 错误～未定义书签。
基于蚁群算法的图像边缘检测的开题报告一、研究背景图像边缘检测一直是计算机视觉中的重要问题之一。
对图像进行边缘检测可以提取出物体的轮廓、边界等重要信息，有利于后续图像处理、分析和识别。
目前，常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
但这些方法都存在一定的局限性，如Sobel算子对噪声敏感，Canny算子会出现阈值选择问题。
蚁群算法作为一种生物启发式算法，具有容易实现、适应性强、鲁棒性好等特点，被广泛应用于优化问题的求解中。
因此，蚁群算法被引入到图像边缘检测中，可以提高边缘检测的准确性和鲁棒性。
二、研究内容本文将研究基于蚁群算法的图像边缘检测。
具体内容包括以下几个方面：1. 蚁群算法原理及其在图像处理中的应用；2. 图像边缘检测原理及其研究现状；3. 将蚁群算法与图像边缘检测相结合的方法和算法设计；4. 实验验证及分析。
三、研究意义本研究将会为图像边缘检测的进一步提高提供新的解决方案。
同时，结合蚁群算法的特点，本研究可以使图像边缘检测具有更好的鲁棒性和适应性，提高其在实际应用中的可靠性和实用性。
四、研究目标本研究的主要目标是开发出基于蚁群算法的图像边缘检测算法，并与传统的图像边缘检测算法进行比较，评估其在边缘检测准确性和鲁棒性方面的性能。
在此基础上，进一步应用于实际场景中，如机器视觉、自动驾驶等领域。
五、研究方法本文将采用实验研究方法，其中包括以下步骤：1. 收集和整理相关文献，对图像边缘检测及蚁群算法进行深入学习和分析；2. 设计和实现基于蚁群算法的图像边缘检测算法；3. 对比分析该算法和传统图像边缘检测算法的性能差异；4. 进行实验验证，评估基于蚁群算法的图像边缘检测算法的准确性和鲁棒性；5. 对实验结果进行分析和总结，并对未来工作提出展望。
六、预期成果本研究的预期成果包括：1. 设计和实现基于蚁群算法的图像边缘检测算法；2. 实验结果及分析；3. 学术论文或者技术报告；七、研究计划本研究的时间安排如下：1. 第一阶段（1周）：收集和整理相关文献，对图像边缘检测及蚁群算法进行深入学习；2. 第二阶段（2周）：设计和实现基于蚁群算法的图像边缘检测算法；3. 第三阶段（2周）：统计和分析实验结果；4. 第四阶段（1周）：撰写学术论文或技术报告；5. 第五阶段（1周）：进行论文修改和完善。
基于蚁群算法的噪声图像边缘检测刘闻;别红霞【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2013(000)012【摘要】For noisy image edge detection problem, the study propose a method of edge detection based on improved ant colony algorithm. The disadvantage of slowly convergence and easy to converge to local optimal solution has been optimized, the introduction of improved ant lifecycle strategy, considering the neighboring difference of pixels and the image edge curves and other factors to determine the continuity heuristic guide function. The essay presents some optimizations on selection of the starting point in the search of ants, ant path selection policy, pheromone update strategy and inspiring factors. The experimental results indicate that the algorithm compared to the traditional ant colony algorithm on convergence speed and edge detection results have obvious improvement and it is a more effective edge detection method.%针对噪声图像边缘检测问题，提出了一种基于改进蚁群算法的边缘检测方法。
