粒子群优化算法在柔性边缘检测方法选取中的应用  

Particle swarm optimization method for soft edge detection

作　　者：张颖[1] 陈雪波[2] 王宁[2] 

机构地区：[1]大连理工大学电信学院,大连116024 [2]辽宁科技大学电信学院,鞍山114044

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2007年第z2期1751-1755,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60474058);高等学校优秀人才支持计划项目(RC-06-)

摘　　要：边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。柔性形态变换用于图像边缘检测的方法有多种,粒子群优化(PSO)算法是一种有效的全局优化方法,广泛应用于函数优化,神经网络训练以及模糊系统控制等领域。该文将粒子群算法引入柔性形态学用来选取最佳图像边缘检测方法。实验结果证明,该文所提方法行之有效,值得推广。Image edge detection is a key component of image processing systems which strongly affects the image analysis results.In many soft morphology methods are used for edge detection.The particle swarm optimization(PSO) algorithm is a powerful global optimization method widely used for function optimization,neural network training,and fuzzy system control.This paper applies the PSO method to soft morphology detection to select the best edge detection method.The results of several tests show that the method is effective and accurate.

关 键 词：图像边缘检测 柔性数学形态学 粒子群优化算法 结构元素 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]