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为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。 相似文献
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蚁群算法在图像边缘检测上的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于蚁群优化算法的复杂背景图像文字检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对复杂背景图像中的文字检测问题,提出一种基于蚁群优化算法的复杂背景图像文字检测方法。该方法首先采用蚁群优化算法提取图像边缘;然后在边缘图像上提取特征,采取由粗到精多级检测、验证的策略进行文字检测。与基于Soble算子、Canny算子等方法的对比实验结果表明,所提出的基于蚁群优化算法的文字检测方法可有效地实现复杂背景图像中的文字检测。 相似文献
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针对蚁群算法在图像边缘提取中经常出现收敛速度慢、检测精度低、停滞等问题,提出一种结合Powell法的排序加权蚁群(Rank Weighted Ant Colony Optimization, RWACO)图像边缘提取算法。该算法将RWACO算法与Powell法相结合,利用RWACO算法进行全局优化,然后将全局最优值作为Powell法的初始点进行局部优化。实验结果表明,该算法兼顾了全局优化和局部优化的优点,与蚁群算法和Canny算法相比,明显提高了图像边缘精度,计算效率比蚁群算法提高了两倍多,并克服了其停滞等缺点,能够高效地检测出图像的边缘。从而验证了该算法的可行性,对今后的图像边缘检测具有参考价值。 相似文献
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针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,在并行蚁群算法的基础上,改进组间蚂蚁沟通交流方式,并提出一种自适应分组策略,在算法运行过程中,每过一定迭代次数,将蚂蚁的组数减半,每组蚂蚁的数量倍增,直至为一组蚂蚁。每次蚂蚁组数减半时,采用一种组间信息素融合规则更新留存组蚂蚁路径信息素。通过一个配电网网架优化问题的实例进行实验,仿真结果表明改进算法在收敛速度和寻优方面都有所提升。 相似文献
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蚁群算法是根据蚂蚁的觅食行为而提出的随机优化算法,但其存在早熟收敛和搜索精度低等问题。模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在蚁群算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种蚂蚁更新算法,按照模拟退火方法进行更新后蚂蚁的选择。通过数值试验得出结论:基于代间差分和混沌变异的蚂蚁更新算法是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右蚂蚁按照这种算法更新时效果较好。这种算法可以有效克服蚁群算法的早熟现象,能够加快收敛速度。 相似文献
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双态免疫优势蚁群算法及其在TSP中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,该文提出一种高效收敛的算法-双态免疫优势蚁群算法.该算法将蚂蚁分成两种状态,扩大了解的搜索空间,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,将禁忌表中的抗体通过克隆扩增、高频变异等免疫算子操作得到精英蚂蚁,再对抗体记忆库引入局部最优免疫策略.针对TSP实验结果表明:该算法与最新的改进蚁群优化算法相比,其收敛速度及求解精度均得到了提高. 相似文献
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胡元 《计算机光盘软件与应用》2012,(4):195-196
本文在一种连续域函数优化蚁群算法基础上,对该算法做了进一步的改进,引入了自动判断收敛条件方法,同时,也改进了蚁群初始化方法、全局搜索策略以防止早熟和停滞现象。通过与其他连续域函数优化算法的比较结果证明,改进后的算法稳定性较好。 相似文献
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一种进化型蚁群算法及其在TSP问题中的检验 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法,其收敛速度一直是人们关心的问题。针对蚁群算法的一些不足,提出基于最小生成树的进化型蚁群算法。它利用了最小生成树与最优路径之间的关系限制了蚂蚁在每一个城市的搜寻范围,进化了寻优策略,节省了在不可能构成最优路径的路段上的计算时间,提高了运算速度,克服了以往蚁群算法的计算时间长、精度低的缺点,使得蚁群算法有了显著的提高。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚂蚁群算法的效率和计算结果的质量。 相似文献
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传统的蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些缺陷,提出一种基于自适应概率选择模型的改进蚁群算法。最后,在Matlab2016a仿真软件中构建两种地图环境,对两种算法在不同环境下的适应性和寻优能力进行仿真实验。结果表明,改进的蚁群算法的体现了更好的收敛性,在复杂环境下的最优路径和寻优时间更短。 相似文献
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Edge detection using ant algorithms 总被引:4,自引:0,他引:4
Hossein Nezamabadi-pour Saeid Saryazdi Esmat Rashedi 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2006,10(7):623-628
In this paper a new algorithm for edge detection using ant colony search is proposed. The problem is represented by a directed
graph in which nodes are the pixels of an image. To adapt the problem, some modifications on original ant colony search algorithm
(ACSA) are applied. A large number of experiments are employed to determine suitable algorithm parameters. We drive an experimental
relationship between the size of the image to be analyzed and algorithm parameters. Several experiments are made and the results
suggest the effectiveness of the proposed algorithm. 相似文献
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以带Levy飞行特性的新型DNA-蚁群算法为手段,提出了一种新的医学图像边缘检测优化智能算法。带Levy飞行特性的新型DNA-蚁群算法通过利用Levy飞行特性的扰动性避免基本算法陷入局部最优,利用DNA交叉与变异操作来调控算法参数,从而缩短搜索时间,提高搜索精度。利用新的改进蚁群算法解决医学图像边缘检测,实验仿真效果表明改进蚁群算法在解决医学图像边缘检测问题上更加精细,效果更好。 相似文献