基于蚁群算法的图像边缘检测

基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究汪凯;张贵仓【摘要】There are some questions that the edge is unsmooth, the noise is affected greatly, and it is easy to converge to local, when the traditional ant colony algorithm is used in edge detection. In order to improve the quality of edge detection, firstly, the algorithm in this paper determines the initial position and the heuristic matrix by combining the method of the gray gradient and the region gray mean; secondly, the weight factor is introduced to define the new probability transfer function, and the pheromone matrix is updated by the chaos algorithm and adaptive parameters. The experimental results show that the improved ant colony algorithm can effectively reduce the influence of noise on edge detection, and detect image edge that is more complete and clear.%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.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)023【总页数】6页(P171-176)【关键词】蚁群算法;边缘检测;权重;梯度;区域灰度均值;自适应【作者】汪凯;张贵仓【作者单位】西北师范大学数学与统计学院,兰州 730070;西北师范大学数学与统计学院,兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP391边缘是指图像中灰度急剧变化的地方，主要存在于目标和目标、目标和背景、不同色彩区域之间，包含着图像的大量的信息。

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测
苗京;黄红星;程卫生;袁启勋
【期刊名称】《武汉大学学报：工学版》
【年(卷),期】2005(38)5
【摘要】提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,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.
【总页数】4页(P124-127)
【关键词】数据挖掘;蚁群算法;模糊C-均值聚类;边缘检测
【作者】苗京;黄红星;程卫生;袁启勋
【作者单位】武汉大学数学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用 [J], 高延峰;许瑛;吴竹溪
2.混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用 [J], 王孙安;郭子龙
3.基于蚁群模糊聚类算法的图像分割研究 [J], 李玉梅
4.量子蚁群模糊聚类算法在图像分割中的应用 [J], 李积英;党建武
5.遗传模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用 [J], 董云影;于东;张运杰;畅春玲因版权原因，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。

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。

使用蚁群算法进行图像分割报告绪论蚁群算法是模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法。

本文利用蚁群算法进行图像分割，提取目标图像的边缘路径，概括来说，是通过一定数量的人工蚂蚁根据图像的灰度值特性自由觅食，在觅食的过程中形成的信息素矩阵即代表了图像的边缘特征信息。

1 本例中蚁群算法的几个要素一幅图像中包括目标、背景、边界和噪声等内容，边缘提取的目的是要找出体现这些内容之间区别的特征量。

区别目标和背景的一个重要的特征是像素灰度，因此选用像素的灰度值作为主要特征。

另外，边界点或噪声点往往是灰度值发生突变的地方，而该点处的梯度体现出这种变化，是反映边界点与背景或目标区域内点区别的重要特征。

因此，在定义可见度因数时，一定要把梯度值作为首要特征。

1.1 确定初始蚂蚁数目蚁群算法是一种随机搜索算法，它通过多个候选解组成群体的进化过程来寻求最优解，在这个进化过程中，既需要每个个体的自适应能力，更需要群体的相互协作，这个相互协作，通过个体之间的信息交流来完成。

蚁群的数量越多，算法的全局搜索能力以及算法的稳定性越高，但是若蚂蚁数目较大，会使大量的曾被搜索过的解上的信息量的变化比较平均，信息正反馈的作用不明显，搜索的随机性虽然得到了加强，但收敛速度减慢，在本例中，蚂蚁数目取为图像像素数的开方值。

1.2 蚂蚁转移概率在蚁群算法的第n步，某一点处的蚂蚁转移到像素点（i，j）的概率主要由该点信息素浓度和能见度因数来决定，其计算公式为【1】：∑Ω∈--=ij j i n j i j i n j i n j i p βαβαητητ)()()()(,)1(,,)1(,)(,其中，i Ω表示蚂蚁k 下一步容许去的城市集合。

)(,n j i p 与1j i,-n τj i ,η成正比，1ji,-n τ为从像素点i ，j 的信息素因数，j i ,η为像素点i ，j 的能见度因数，α，β参数分别反映了蚂蚁在转移过程中，像素点所累积的信息素和像素点的启发信息，在蚂蚁选择转移时的相对重要性。

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。