蚂蚁算法实现图像分割论文.doc

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1、蚂蚁算法实现图像分割摘要模式识别领域图像分割是图像处理的底层步骤，它对于图像识别和图像理解具有举足轻重的作用。一个好的图像分割算法对图形图像的处理会有意想不到的效果，因此探索更好的图像分割算法是图像处理领域中一个重要的研究方向。通过对蚂蚁、蜜蜂和其他群居昆虫的观察和研究，人们逐步发展了群体智能的概念。行为简单的个体聚合在一起就形成了具有某种智能的群体。群体所拥有的能力超过了个体能力的总合，其原因就是群体间存在着“协同合作”。本文将通过对蚂蚁观察和基于MARCODORIC0提出的蚂蚁算法研究，用于对图像分割问题的探索。

2、将灰度图作为蚂蚁群落的栖息地、通过让蚂蚁个体具有的感知其周围有限的范围环境的激素状况和图像的边缘情况的简单能力，依据蚂蚁群觅食的基本原理，实现对图像的分割。实验中将对不同种类边缘图像的测试，证明该算法能够处理各种类型的图像边缘。通过与传统处理的对比实验，证明其能够在多方面获得更好的效果。关键词：蚂蚁算法；群体智能；图像分割；边缘检测TheantsystemrealizesimagesegmentationAbstractInpatternrecognitionsystem,imagesegmentationisalo

3、w-levelimage-processing.Thistaskisveryimportant,asweknow,sincetheoutputofanimagesegmentationalgorithmcanbefedasinputtohigher-levelprocessingtasks.Acquiringthebetterimagesegmentationalgorithmhasalwaysbeenanimportantsubjectinthisfiled.Sincepeoplehavestudiedthebeh

4、avioroftheantcolonyandothersocialinsert,thenotionofsocialintelligencehasbeenintroduced.Peoplefindthatthecolony'scollectivebehaviorexceedsthesumofitsindividualmember'sactions.Themainreasonofthiskindofphenomenonissomethingwecalledsynergy.Thispaperdiscussesthemeth

5、odofusingantsystem,whichisalsoasocialintelligencealgorithm,tosolveimagesegmentationproblem.Greylevelimagecanberegardasatopographicmapwheretheimageistheantcolonyhabit.Therespectivegraylevelintensitiesandpheromoneintensitiesareconsideredineachantperceptionofhisne

6、ighborhood.Followingtherulesofforagingactivityoftherealants,weobtainedthealgorithmforimagesegmentationproblemsolvedbytheantcolony.Inourexperiments,differenttypesofimageshavebeenusedprovingthatthisalgorithmcancommendablyobtaintheiredge-images.Comparingwiththeres

7、ultofthoseclassicalalgorithms,wefoundthatantsystemalgorithmobtainedabetterresultinmanyaspects.Keywords：Antsystem；Socialintelligence；Imagesegmentation目录摘要・Abstract目12录绪12345蚂蚁算法的原理2.12.1.12.1.12.22.334111114.14.24.34.44.54.6.I11.1.1.1.2.3.6.7.9.9.910101112121212

8、1313141515151518181819195.3伪算法和部分程序205.4法的时间复杂度225.5程序及其参数的说明2223参考文献24致谢25附录126附录2304.7本章总结185程序的实现流程195.1初始化5.2循环1.1课题研究的背景简介群体智能是近年来人工只能领域出现的一个新算法热点。群居昆虫以集体的力量，进行觅食、御敌、筑巢