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⛄ 内容介绍
边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测在图像工程中占有重要地位,是图像处理和图像分析的关键步骤。经过几十年的研究,人们已经提出了很多方法,但由于图像内容的复杂性和多样性以及数字图像成像机理等原因,使得检测精确度不高,对不同类型图像的适应性不强,在某些领域(如医学图像)中的图像检测效果还不理想。因此,边缘检测技术仍然是当今图像处理领域中的热点和难点问题,结合新的理论和方法探索新的边缘检测技术具有重要意义。 蚁群算法是近年发展起来的一种新型搜索优化算法,具有强鲁棒性、正反馈性、分布式处理等特点,已在TSP问题、图着色、二次分配等组合优化问题中得到成功应用。其鲁棒性强的特点使得基本蚁群算法模型通过一定的修改就可较容易地用于解决其它问题。本文就是将蚁群算应用于图像处理领域,进行图像边缘的检测。
⛄ 部分代码
function main
% This is a demo program of J. Tian, W. Yu, L. Chen, and L. Ma, "Image edge
% detection using variation-adaptive ant colony optimization,"
% Transactions on CCI V, LNCS 6910, 2011, pp. 27-40.
close all; clear all; clc;
img = double(imread('lena.jpg'))./255;
% STEP 2: compute Mean above T (MAT) and Mean below T (MBT) using T from
% step 1
mu2=cumsum(counts(N<=T(i)));
MBT=sum(N(N<=T(i)).*counts(N<=T(i)))/mu2(end);
mu3=cumsum(counts(N>T(i)));
MAT=sum(N(N>T(i)).*counts(N>T(i)))/mu3(end);
i=i+1;
T(i)=(MAT+MBT)/2;
% STEP 3 to n: repeat step 2 if T(i)~=T(i-1)
Threshold=T(i);
while abs(T(i)-T(i-1))>=1
mu2=cumsum(counts(N<=T(i)));
MBT=sum(N(N<=T(i)).*counts(N<=T(i)))/mu2(end);
mu3=cumsum(counts(N>T(i)));
MAT=sum(N(N>T(i)).*counts(N>T(i)))/mu3(end);
i=i+1;
T(i)=(MAT+MBT)/2;
Threshold=T(i);
end
% Normalize the threshold to the range [i, 1].
level = Threshold;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张景虎. 基于蚁群算法的图像边缘检测研究[D]. 陕西师范大学, 2009.
[2]殷小莉. 基于蚁群算法的图像边缘检测方法研究[D]. 云南大学.
