基于粒子群和蚁群算法的枪弹图像边缘检测方法

• 作者: 任雁 张鹏军 李强
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 枪弹图像 边缘检测 蚁群算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与电子信息
• 页码范围: 355-361
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2018.03.018

摘要

针对传统枪弹图像边缘检测中存在的收敛速度慢等缺陷,本文提出了一种基于粒子群和蚁群算法的枪弹图像边缘检测方法——群体优化算法.该算法的关键是把上述两种算法结合起来,使算法同时具有多样性和正反馈.首先将图像进行粒子群优化(PSO),在满足预设收敛条件后,将其次优解转换为蚁群优化(ACO)的初始信息素分布.然后,执行蚁群优化运算.当蚂蚁寻找食物时,多样性避免蚂蚁进入无限循环.当PSO达到预定收敛条件后,能够保持良好的正反馈.最后,显示图像边缘信息.实验结果表明,所提出的优化算法能够获取清晰连续的枪弹图像边缘信息,并且细节完整、搜索效率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	中北大学机电工程学院	120	455	9.0	15.0
2	张鹏军	中北大学机电工程学院	32	141	6.0	10.0
3	任雁	中北大学机电工程学院	11	49	3.0	7.0