文献类型：期刊文章

作　　者：汪凯[1] 张贵仓[1]

机构地区：[1]西北师范大学数学与统计学院,兰州730070

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：甘肃省科技计划资助(No.17YF1FA119)

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：23

起止页码：171-176

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统的蚁群算法应用于图像边缘检测时,会出现边缘不够平滑、受噪声影响大、易收敛于局部等问题。为了提高边缘检测的效果,将灰度梯度与区域灰度均值方法相结合,确定蚂蚁的初始位置和启发矩阵;引入权重因子定义新的概率转移函数,并通过混沌算法和自适应参数进行信息素矩阵的更新,避免过早陷入局部最优。实验结果表明,改进的蚁群算法可以有效减少噪声对边缘检测的影响,并获得更加完整和清晰的图像边缘,取得较好的效果。

关 键 词：蚁群算法 边缘检测 权重  梯度  区域灰度均值  自适应

分 类 号：TP391]