基于改进蚁群算法的轨道图像边缘检测方法.pdf

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1、130传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第6期基于改进蚁群算法的轨道图像边缘检测方法李国宁，李沛奇，王燕芩(1．兰州交通大学自动化与电气工程学院，甘肃兰州730070：2．中国电子科技集团公司第十四研究所南京恩瑞特实业有限公司。江苏南京211106)摘要：针对轨道图像边缘检测效果不佳的问题，提出一种基于改进蚁群算法的边缘检测算法。在蚁群的路径选择中加入搜索热度因子，考虑轨道边缘的连续性和完整性后，结合灰度梯度值、像素点的相位角度和蚂蚁移动的方向性，重新设计了启发函数。动态调整了局部信息素更新公式，并基于混沌扰动改进

2、了全局信息素更新公式。通过仿真实验验证了算法的有效性。关键词：轨道；边缘检测；蚁群算法中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)06-0130-04Imageedgedetectionmethodbased0nimprovedantC0l■0nVal■g0rl●t』nlmI●■Orrai■l_wayLIGuo—ning．LIPei—qi．WANGYan—qin(1．SchoolofAutomation&ElectricalEngineering，LanzhouJiaoTongUniversity，Lanzhou730070，China；2．NRIE

3、TIndustrialCoLtd，The14thResearchInstituteofChinaElectronicsTechnologyGroupCorporation，Nanjing211106，China)Abstract：Aimingatpoorresultsforedgedetectionofrailway，animageedgedetectionmethodbased0nimprovedantcolonyalgorithmisproposed．Searchingheatfactorisaddedinpathselectionofantcolony，consideringcon

4、tinuityandintegrityoftherailwayedge，heuristicfunctionisredesignedcombinedwithgraygradientvalues，thephaseangleofthepixelandthedirectionalofantsmoving．Thelocalpheromoneupdateformulaisdynamicallyadjustedandtheglobalpheromoneupdateformulaisimprovedbasedonchaoticdisturbance．Simulationexperimentverifie

5、stheeffectivenessofthealgorithm．Keywords：railway；edgedetection；antcolonyalgorithm0引言测的精度又不高；有的边缘检测精度很高，但对噪声的抑制近年来，靠人工观察处理所采集视频的异物侵限监测能力很差。所以，设计一个效率高、效果好的算法是目前边方式已不能满足铁路发展的需要。设计自动化程度高的铁缘检测研究的重点方向。路异物侵限监测系统，一方面可以提高异物的监测效率，减针对以上问题，文献[8]加入分簇原理对算法进行改少运营事故的发生；另一方面可以提高监测的自动化程度，进，文献[9]通过修改信息素更新规则解决问题，文献[

6、1O]加快铁路现代化建设的进程。新系统的设计中，最关键在传统蚁群算法中注入了疫苗，文献[11]提出了双种群蚁的技术就是检测出线路的两条轨道边缘，从而确定异物侵群算法。本文考虑了轨道图像边缘检测的特点后，对基本限监测的范围，对侵入该范围内的异物进行报警。蚁群算法进行了改进，得到新的边缘检测算法，解决了容易传统的边缘检测方法有Sobel，LOG，Canny等算子，出现陷入局部最优解、停滞、计算速度慢等问题，提高了边随着人工智能和数学应用的发展，近年来，又出现了许多新缘检测精度的同时有效抑制了噪声。的边缘检测算法。文献[3]提出基于全局优化相关系数的1基于蚁群算法的轨道边缘检测算法，文献[4]

7、在用分数阶次微、积分组成复合导数的基础1．1蚁群算法基本原理上提出新的边缘检测算子，文献[5]提出基于数学形态学蚁群算法是模仿蚁群的觅食过程而提出的。经过观察的边缘检测算法，文献[6，7]提出基于蚁群算法的边缘检发现，寻找食物时，蚂蚁会在走过的道路上释放信息素测算法。上述算法有的对噪声的抑制能力较好，但边缘检(pheromone)，蚂蚁个体之问就是依靠这种分泌物传递信息收稿日期：2013-01_o5基金项目：国家自然科学基金资助项目