基于蚁群算法的图像边缘检测附代码毕业论文

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1、基于蚁群算法的图像边缘检测附代码毕业论文目录摘要1ABSTRACT21绪论31.1研究背景31.2研究现状和发展方向41.3研究目的和意义62图像边缘检测概述72.1边缘的定义及类型92.2常用的边缘检测方法112.3其他边缘检测方法162.3.1基于小波变换的边缘检测162.3.2基于数学形态学的边缘检测172.4传统边缘检测的不足183蚁群算法193.1蚁群算法的基本原理193.2基于蚁群算法的图像边缘检测224实验结果及分析234.1基于蚁群算法的图像边缘检测流程234.2实验结果与性能分析264.2.1参数对边缘检测的影响274

2、.2.2与传统方法的比较335总结与展望35参考文献36附录371摘要边缘是最基本和重要的特征，其包括用于图像识别的所有主要信息中的一个的数字图像。因此，图像的检测和边缘提取在图像处理、计算机视觉等应用中有着不容小觑的作用，具有非常高的实际应用价值。长期以来，如何提高边缘检测算法的精度一直都是国内外许多学者的研究课题。蚁群算法是最近开发出来的一种概率搜索算法，是一种利用人工蚂蚁自己找到最优路径的新型仿生优化算法，该算法具有强鲁棒性、正反馈性、并行性、启发性和分布式处理功能。本文通过分析基本原理和蚁群算法的特征点，提出了一种基于蚁群算法的

3、图像边缘检测方法，并对该方法的性能和检测结果进行了深入探讨。随后，针对该方法的缺陷和不足，进行调测和改进，并进行仿真，使其能够更好的检测出图像边缘。最后通过与传统边缘检测算子相对比，已表明了该算法能够更好地检测图像边缘。实验证明，蚁群算法的研究对于图像边缘检测具有很强的理论意义和现实价值。关键词：图像处理，边缘检测，蚁群算法47ImageEdgeDetectionbasedonAntColonyAlgorithmABSTRACTEdgeisoneofthemostfundamentalandimportantfeaturesofdigi

4、talimage,includingusefulinformationforimagerecognition.Therefore,edgedetectionandextractionplaysanimportantroleinimageprocessingandcomputervisionapplications,withveryhighpracticalvalue.Overtheyears,manyscholarsathomeandabroadarestudyinghowtoimprovetheaccuracyofedgedetect

5、ionalgorithm.Antcolonyalgorithmisaprobabilisticsearchalgorithmdevelopedinrecentyears.Itisakindofnewbionicoptimizationalgorithmusingintelligentartificialantstosearchtheglobaloptimum.Thisalgorithmhasstrongrobustness,positivefeedback,parallelism,enlighteninganddistributedpr

6、ocessingandetc.Inthispaper,animageedgedetectionmethodbasedonantcolonyalgorithmhasbeenproposedbyanalyzingthebasicprincipleofantcolonyalgorithm.Andmakeadeepdiscussionontheperformanceandtestresultsofthismethod.Then,adjustingandimprovingthemethodbyconcentratingonthedefectand

7、disadvantage,andmoveontothesimulation,inordertodetecttheimageedgeswell.Atlast,aconclusionthattheantcolonyalgorithmcandetecttheimageedgesbetterhasbeendrawnbycomparingwithothertraditionaledgedetectionoperators.Theexperimentshowthattheresearchonantcolonyalgorithmhasastrongt

8、heoreticalandpracticalvalueonimageedgedetection.Keywords:imageprocessing,imageedgedetection,antcolonyal