基于K-均值改进蚁群优化的彩色图像边缘检测算法

• 作者: 付康 刘波平 孟莎莎 饶兰香
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 边缘检测 K-均值 聚类 蚁群优化
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.09.013

摘要

为提高图像边缘检测的精度,提出一种基于K-均值改进蚁群优化(ACO)的彩色图像边缘检测算法.将聚类嵌入到边缘检测中,使这2类图像分割方法有效结合,增强了2类方法的优势.实验结果表明,该算法有效解决了传统蚁群算法(ACO)收敛较慢的问题,较好地保留了图像边缘细节,降低了计算复杂度,与典型分割方法相比具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付康		18	26	3.0	4.0
3	孟莎莎		9	15	2.0	3.0
5	刘波平		19	43	3.0	5.0
7	饶兰香		10	16	3.0	4.0