基于蚁群优化的图像边缘检测算法  

Image Edge Detection Algorithm Based on Ant Colony Optimization

作　　者：张健[1,2] 何坤[3] 郑秀清[3] 周激流[3] 

机构地区：[1]四川大学电子信息学院,成都610065 [2]四川师范大学物理与电子工程学院,成都610066 [3]四川大学计算机学院,成都610065

出　　处：《计算机工程》2011年第17期191-193,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60971109)

摘　　要：为提高图像边缘检测的精度与抗噪性能,提出一种基于蚁群优化的图像边缘检测算法。将图像像素梯度值和像素圆形邻域统计均值的相对差共同作为蚁群的启发信息,引导蚁群搜索图像边缘。实验结果表明,该算法能最大限度地保留边缘细节,并能抑制噪声和纹理,具有较好的鲁棒性。In order to improve the image edge detection accuracy and noise performance,this paper proposes an image edge detection algorithm based on ant colony optimization.The value of pixel gradient and the relative difference of statistical means of the pixel＇s circle neighborhood are combined to be the heuristic information which can guide ant＇s searching.Experimental results show that the edge detected by the proposed algorithm is robust to noise and texture,and contains most of the edge details.

关 键 词：边缘检测 蚁群优化 特征提取 梯度 统计均值 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]