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一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法
被引量:
18
1
作者
张志龙
杨卫平
李吉成
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期2061-2067,共7页
该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度...
该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度、支持区面积3种信息综合起来得到蚂蚁转移概率,通过引入禁忌表增大蚂蚁的活动范围。实验结果表明:该文提出的算法能够有效检测图像中的显著边缘特征,对多类图像都有良好的适应性,而且收敛速度较快。
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关键词
图像处理
蚁群
边缘检测
显著边缘
梯度方向一致性
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职称材料
题名
一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法
被引量:
18
1
作者
张志龙
杨卫平
李吉成
机构
国防科技大学ATR重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期2061-2067,共7页
基金
国家自然科学基金(61101185
61302145)
+1 种基金
国家专项课题(0404040604)
国家863计划项目(2012AA7044030)资助课题
文摘
该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度、支持区面积3种信息综合起来得到蚂蚁转移概率,通过引入禁忌表增大蚂蚁的活动范围。实验结果表明:该文提出的算法能够有效检测图像中的显著边缘特征,对多类图像都有良好的适应性,而且收敛速度较快。
关键词
图像处理
蚁群
边缘检测
显著边缘
梯度方向一致性
Keywords
Image
processing
Ant
colony
Edge
detection
Salient
edge
gradient
orientation
consistency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法
张志龙
杨卫平
李吉成
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
18
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