图像边缘检测中的改进算法.pdf

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1、上海理工大学学报第35卷第2期J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnologyVo1．35No．22013文章编号：1007—6735(2013)02—0157—04图像边缘检测中的改进算法曹春萍，梁慧(上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海200093)摘要：针对传统的蚁群边缘检测算法存在耗时长和易受噪声影响的缺点，提出了一种改进的蚁群边缘检测算法．该算法对蚂蚁路径选择中的启发式信息值的计算方法进行改进，使其计算基于邻域中节点的梯度，能更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动．通过仿真实验表

2、明：该算法与传统的蚁群算法相比，能够减少耗时、抑制噪声及准确快速地检测出图像边缘．关键词：边缘检测；蚁群；启发式信息中图分类号：TP3文献标志码：AModifiedAlgorithmforImageEdgeDetectionCAOChunping，LIANGHui(SchoolofOptical—ElectricalandCamputerEngineering。UniversityofShanghaifoScienceandTechnology，Shanghai200093，China)Abstract：Edgedetection

3、isplayinganimportantpartinimageprw．ess，andisthefoundationofsuccessivework．Therearevariousapproachestodetectedgesincludingtheonebasedonantcolony．algorithm．Inviewofthatthetraditionalantcolonyalgorithmfortheedgedetectionisusuallytimeconsuming，animprovedantcolonyalgorithm

4、wasproposed．AnewcalculationmethodforheuristicinformationWaSpresentedbywhich，themovementofantscanbebetterguided．Experimentsshowthattheproposedalgorithmconextracttheweakedgesmorequicklyandaccurately．Keywords：edgedetection；antcolony；heuristicinformation边缘是图像的重要特征之一，包含了大量

5、的图分运算，计算出图像的梯度幅度信息，并根据设定的像信息，为人们描述或识别目标以及解释图像提供阈值判断是否是边缘．但是这些算法容易受到噪声了一个重要的特征参数．边缘检测问题一直是数字的影响，当图像边缘灰度变化不明显的时候，阈值设图像处理领域的研究热点和焦点问题．自从1959年定不准确，容易导致图像边缘检测不理想或者检测人们开始对图像边缘检测方法进行研究以来，产生不出来，结果丢失很多重要的细节．近些年，国内外了许多边缘检测方法．如Roberts算子、Sobel算子、专家根据蚁群算法的离散型、正反馈性和并行性特Prewitt算子、Ki

6、rsch算子、Laplacian算子等，这些点，将蚁群算法应用于数字图像处理的领域，并在获经典的边缘检测方法是对图像的像素点进行一阶微取图像边缘的细节方面取得了一定的研究进展．但收稿日期：2012—06—16第一作者：曹春萍(1968一)，女，副教授．研究方向：图像处理、智能数据处理．E-mail：ccpgcd@163．com158上海理工大学学报2013年第35卷是，传统基于蚁群算法的图像边缘检i贝0存在缺陷：由MXN．顶点表示蚂蚁所在的具体位置，边表示蚂蚁于噪声与边缘都处在图像中灰度发生突变的部分，要走的路径．因此蚂蚁搜索过程

7、中选择噪声点与选择边缘点的概b．初始化率是相同的，未能有效抑制噪声；要得到完整的边缘在图像中随机放置m个蚂蚁，初始化各参数需要众多蚂蚁经过大量循环计算，耗时长．本文针对变量和像素上的信息素初值．以上问题，提出一种改进的蚁群算法进行图像边缘c．蚂蚁路径的选择检测．在该方法中，对蚁群算法中启发式信息值的计每个蚂蚁从其8个邻域像素中根据概率大小选算进行了改进，使其能更好地引导蚂蚁向边缘节点择其一作为下一步的目的位置，选择概率值的计算进行移动，节省时间．另通过引入模糊C均值，计算式为出一个信息素阈值，利用信息素阈值判断信息素矩阵中的点是否

8、是边缘点．这种算法经试验证明不仅此㈩：{煮。川～㈩(1)能够避免直接利用蚁群算法进行边缘检测造成的缺陷，而且能够快速精确地检测出图像的边缘，并能有l0J∈J效地抑制噪声．式中，为第七个蚂蚁的初始位置；J为蚂蚁下一步的位置；(t)为t时刻路径(，J)