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题名蚁群算法在图像边缘检测上的应用研究
被引量：10
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作者
高德威
陈天煌
刘朋
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机与数字工程》
2009年第1期131-134,共4页
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文摘
将蚁群算法应用于图像边缘检测,提出了一种利用灰度梯度引导的蚁群搜索图像边缘的算法,其核心思想是利用图像的灰度梯度作为启发信息,并加入运动方向改变量,引导蚁群搜索边缘,迭代搜索可能的局部边缘曲线。通过对蚂蚁行走过路径上的信息素分布进行更新,使得分布在真实边缘上的信息素逐渐增大,从而使搜索逐渐向真实的边缘收敛,最后根据信息素的遗留结果提取的边缘曲线。此算法可有效抑制噪声干扰,最大限度的保留细节信息,以达到有效提取图像边缘的目的。同时在灰度提取及蚁群的选择上较已有相关算法有较大改进,并分析效果指出不足和进行相关的改进的方向。
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关键词
蚁群算法
图像边缘检测
灰度引导
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Keywords
ant colony algorithms, edge detection, gray guide
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型
被引量：6
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作者
王相海
王金玲
方玲玲
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机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期214-222,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(No.41271422
61402214)
+6 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20132136110002)
辽宁省博士科研启动基金项目(No.20121076)
辽宁省教育厅科学研究一般项目(No.L2011192
L2013405
L2013406)
计算机软件新技术国家重点实验室开放基金项目(No.KFKT2011B11)
智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学)开放课题项目(No.2011ICIP06)资助
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文摘
作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.
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关键词
C—V活动轮廓模型
灰度差能量引导函数
图像分割
轮廓曲线
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Keywords
C-V Active Contour Model, Gray Difference Energy Guidance Function, Image Segmentation, Contour Curve
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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