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蚁群算法在低对比度图像边缘检测中的应用
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:2013.5.20
  • 页码:180-183
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11161055);云南省中青年学术和技术带头人项目(2008PY034)
  • 相关项目:基于云南天气雷达数据的目标跟踪模型及其动力学行为研究
中文摘要:

蚁群算法应用于大多数图像边缘检测均具有抗噪声能力强、提取边缘精细等优点,但在处理含噪声的低对比度图像边缘时会出现边缘部分缺失、边缘不平滑等现象。为了对低对比度图像的边缘检测达到理想效果,文中通过对蚁群算法中信息素矩阵和阈值选取方法进行分析,将传统蚁群算法中四种启发函数得到的信息素矩阵进行叠加,再对其元素进行统计排序选取合适的阈值进行边缘提取。实验结果表明,文中方法能有效提取含一定噪声的低对比度图像边缘。

英文摘要:

The image edge detection based on the ant colony algorithm has many advantages, such as strong ability of resisting noise and fine edge extraction. But when it is used in the edge extraction of lower contrast image with noise, several bad phenomenon occur, such as the hiatus of edge portion and unsmooth margin. In order to achieve the desired result for the lower contrast image edge extraction,in this paper, use the method which plus the pheromone matrixes got by four traditional heuristic functions to gain the pheromone matrix contai- ning more rich edge information,and select the appropriate threshold through the ordered matrix elements to produce the edge extraction. After comparing with several traditional methods, the experimental results show that this method can efficiently extract the edge of low contrast images with noise.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263