基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

• 作者: 张贵仓 汪凯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 边缘检测 权重 梯度 区域灰度均值 自适应
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 171-176
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0161

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张贵仓	西北师范大学数学与统计学院	94	658	12.0	21.0
2	汪凯	西北师范大学数学与统计学院	8	29	2.0	5.0