基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.
推荐文章
基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法
布谷鸟搜索
Levy飞行
粒子群优化算法
基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法
布谷鸟搜索算法
高斯扰动
收敛速度
基于布谷鸟搜索改进的聚类算法
聚类
k-means算法
布谷鸟搜索算法
收敛速度
全局最优
云模型的布谷鸟搜索算法
布谷鸟搜索算法
云模型
云模型的布谷鸟搜索算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 图像边缘检测 布谷鸟搜索算法 图像梯度值 选择性淘汰
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 研究开发
研究方向 页码范围 281-285
页数 5页 分类号
字数 3665字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵领 黄淮学院国际学院 10 43 4.0 5.0
2 邓江洪 黄淮学院动画学院 15 45 4.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (60)
共引文献  (435)
参考文献  (13)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (1)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2007(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2011(11)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(8)
2012(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2013(9)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(4)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
图像边缘检测
布谷鸟搜索算法
图像梯度值
选择性淘汰
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
论文1v1指导