融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

• 作者: 彭林子 李雨峰 王小芳 邹倩颖
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类模糊 蚁群算法 图像增强 边缘检测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 506-515
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 4334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.03.013

摘要

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法.该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果.实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7％;在精度方面提高了14.8％,图片分割效果更好,纹理更清晰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小芳	西华师范大学计算机学院	3	1	1.0	1.0
5	邹倩颖	电子科技大学成都学院	9	10	2.0	3.0
6	彭林子	电子科技大学成都学院	1	0	0.0	0.0
7	李雨峰	电子科技大学成都学院	1	0	0.0	0.0