噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法

该文提出一种边缘引导的蚁群搜索算法,以解决常用的边缘提取方法抑制噪声能力不强,提取边缘不连续的缺点.此算法首先进行边缘检测获取由真实边缘和噪声组成的可能边缘点;然后利用可能边缘信息引导蚁群迭代搜索局部边缘曲线,并根据蚂蚁搜索曲线的长度更新其行走路径上的信息素分布,使搜索逐渐向真实的边缘收敛;最后,依据信息素遗留提取真实的边缘曲线.相对传统的蚁群算法,该文利用边缘信息引导蚁群搜索,增强了搜索的目的性,提高了算法效率.多组噪声图像的实验表明:该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,在最大限度地保留细节信息的同时抑制噪声.     

基于蚁群算法的图像边缘提取技术

蚁群算法是根据真实蚁群的觅食原理提出的一种新兴的启发式智能搜索算法.本文将蚁群算法应用于图像边缘搜索提取中,通过蚂蚁的智能特征,自适应的调整自己的行为,对图像边缘进行搜索提取.同时,引入了"精英蚂蚁"的概念,将精英蚂蚁的概念与蚁群算法想结合,优化了搜索过程,并提高了搜索速度.     

结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法

现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。     

基于改进的人工蚁群的图像分割算法

蚁群算法具有良好的离散型、并行性、正反馈性和鲁棒性,非常适合用于图像分割.基本蚁群算法存在着收敛速度慢、图像边缘的细节信息保留不完全等不足.改进了蚁群算法的启发信息,提高了蚁群算法的收敛速度,同时更有效地保留图像边缘的细节信息.图像的奇异值中只包含了少量的细节信息,大量细节信息体现在图像矩阵的2个正交矩阵中.通过利用奇异值分解作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为.通过对蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,根据信息素分布提取分割结果.仿真实验表明,对图像得到了理想的分割结果.     

基于蚁群算法的Criminisi图像修复

提出了一种基于蚁群算法的Criminisi图像修复算法,将蚁群算法应用到Criminisi图像修复算法的最佳匹配模板搜索中。首先计算待修复区域优先权;然后蚁群寻找搜索路径中留下的信息素,沿着信息素最多的路径寻找到最佳匹配模板;最后更新置信度,直到修复结束。实验结果表明,修复后的图像PSNR较高不易陷入局部最优,能较快速地搜索到最佳匹配模板。     

基于蚁群算法和线段分析的建筑物特征提取

针对航拍图像分辨率低,背景复杂等特点,研究了基于蚁群算法和线段分析的航拍图像建筑物识别方法.将蚁群算法首次运用到航拍图像的边缘提取上,在提取出目标的同时有效将干扰去除.根据蚁群算法提取的边缘连续性差的特点,利用直线的链码特征提取直线段,并在原始任明武链码跟踪算法的基础上设定首次跟踪方向和设置新的跟踪规则及新的链码分裂规则,使算法适合直线的跟踪与提取.将提取出的短直线段进行直线段的合并.最后用搜索矩形元的方法提取矩形建筑物.通过实验证明算法取得了很好的效果.     

基于蚁群优化与细菌趋化性的图像边缘检测算法

为解决基于蚁群优化的图像边缘检测算法中信息素的作用不明显,难以获得全局最优解,从而降低目标边缘的检测精确度与效率等问题,提出一种基于细菌趋化性(BC)耦合蚁群优化(ACO)的边缘检测算法。通过细菌趋化性找到最佳解决方案,用于产生信息素的初值;将BC得到的信息素初值作为ACO的初始信息素,计算每只蚂蚁的行走概率,从而选择最佳的行走路径。当蚂蚁每经历一个像素点时,更新局部信息素。全部的蚂蚁完成迭代后,进行全局信息素更新,搜寻全局最优解;最后,根据信息素最优解与阈值的关系,得到目标的边缘与非边缘,完成边缘检测。测试表明：与其他边缘检测算法相比,所提算法具有更好的边缘连续性和清晰性,能准确检测图像中的微小边缘,同时呈现出理想的收敛速度。     

SAR图像启发式搜索直线提取

直线特征是识别线状目标的基础,现有启发式搜索算法仅适用于光学图像的直线特征提取,对SAR图像效果并不理想。针对该问题,提出一种SAR图像直线特征提取的启发式搜索算法。首先对SAR图像进行Frost滤波,然后利用指数加权均值比(ROEWA)算子进行边缘检测,再利用非极值抑制得到边缘二值图,最后采用二次搜索策略及“直线走原则”,充分考虑局部信息,设计启发式搜索的代价函数及搜索规则,实现直线特征提取。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪性和抗断裂能力,能够有效地提取出SAR图像中的直线特征。      

景物边缘提取的独立边缘自增强算法

景物边缘提取是图像理解的重要阶段,针对现有边缘提取方法存在的诸多问题,本文提出了一种独立边缘的自增强算法.此算法通过对边缘检测后图像的反复随机搜索获得各种可能的独立边缘轨迹,然后对所得的每条边缘进行独立自增强,最后根据积累增强的结果来提取边缘.通过大量的实验并与另外两种边缘提取的方法——启发式搜索法和松弛标记法进行了对比,表明我们的方法在提取边缘的同时有效地抑制了噪声,是一种很好的边缘提取方法.     

基于侦察和感知能力的蚁群图像边缘检测算法

针对蚁群算法在进行图像边缘检测时,蚂蚁会做大量的无效搜索,增加算法的运行时间。提出了具有侦察能力和感知功能的蚁群图像边缘检测算法,让侦察蚁进行侦察,排除大量的非边缘区域,然后觅食蚁利用感知能力进行搜索图像边缘。通过实验结果表明,该算法可以得到理想的图像边缘,而且算法的运行效率明显提高。