基于蚁群算法的图像边缘检测ppt课件.ppt
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1、基于蚁群算法的图像边缘检测,作者:whyproE-mail: ,章节安排,图像边缘检测概述蚁群算法边缘检测模型算法的实现总结和展望,图像边缘检测概述,图像的边缘,边缘是指图像强度(灰度值)发生急剧变化的区域边界,是图像最基本的特征之一。图像边缘可分为阶跃型、屋顶型两种类型。如图所示。,阶跃型边缘,屋顶型边缘,常用边缘检测方法,基于微分算子的边缘检测(传统方法)Robert 算子Sobel 算子Laplacian 算子Canny 算子基于小波理论的多尺度图像边缘检测基于数学形态学的图像边缘检测基于模糊数学的图像边缘检测基于神经网络的图像边缘检测基于遗传算法的图像边缘检测,蚁群算法边缘检测模型,蚁
2、群算法的基本原理,蚁群算法是一项基于蚁群特点的群智能技术,最早由Marco Dorigo等人于1992年提出,称之为蚂蚁系统(ant system,AS),用于解决在图中寻找最优路径问题,即旅行商问题(TSP) 。蚁群算法模拟了自然界蚂蚁的觅食过程,它们起初随机地移动,当找到食物后,在返回蚁群的途中分泌一种信息素(pheromone),吸引其他蚂蚁趋向于选择该路径,从而对路径进行巩固和加强。这样,当一只蚂蚁在蚁群与食物之间找到了一条最佳(最短)路径,其他蚂蚁也随之选择同样的路径,这种正反馈机制使得蚁群最终会趋向于一条路径。蚁群算法正是模拟了这种群体行为来解决多种多样的问题。,蚁群算法的基本原理
3、,蚁群算法的基本原理,蚁群中的蚂蚁开始随机地移动。如果它发现了食物,就立即返回蚁巢,并在返回途中释放信息素。信息素吸引附近的其他蚂蚁沿着信息素轨迹移动。这些蚂蚁找到食物返回蚁巢后,该路径上的信息素浓度得到巩固和加强。如果有两条路径通向相同的食物源,那么经过足够的时间,短路径上的蚂蚁会越来越多。短路径上的信息素浓度将越来越高,从而吸引更多的蚂蚁。长路径上的信息素不断挥发,直至消失。最终,几乎所有的蚂蚁将选择最短的路径。,蚁群算法的基本原理,蚁群算法的基本特征,正反馈性:蚂蚁个体趋向于选择最优路径,从而最优路径上将积累更多的信息素,而高浓度的信息素又会吸引更多的蚂蚁,正反馈过程引导整个系统向最优解
4、的方向进化。分布式计算:每只人工蚂蚁在问题空间的多个点同时开始相互独立地构造问题解,而整个问题的求解不会因为某只人工蚂蚁无法成功获得解而受到影响。鲁棒性:相对于其它算法,蚁群算法对初始路线要求不高,即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择,而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。并行性:蚁群算法中蚂蚁个体搜索的过程彼此独立,仅通过信息素进行通信。因此算法可看作是一个分布式多Agent系统,它在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,不仅增加了算法的可靠性,也使得算法具有较强的全局搜索能力。自组织性:蚂蚁个体作用简单,而个体之间的协作作用特别明显,因而可以将蚁群当做一个整体,甚至可以看做一个独立生物
5、体来研究。,基于蚁群算法的边缘检测模型流程,首先,我们对原始图像(真彩色)进行灰度化处理,得到单通道的灰度图像;其次,选用一种微分算子对灰度化后的图像进行预处理;预处理后我们就可以将图像灰度值看作信息素量而将蚁群按照一定规则分布其中,进行足够次迭代后得到结果;最后,需要对其进行阈值化,即根据设定的阈值,将图像按照每个像素的灰度值大小转换为二值图像,经过这步我们便已经得到边缘结果图;根据需要,可进一步使用细化算法对其进行细化(这一步是可选的)。,邻域结构及蚂蚁的移动方式,邻域是蚂蚁下一步可移动到的节点集。本文采用 8 邻域结构,如图所示。蚂蚁移动到各节点的概率定义为:,邻域结构及蚂蚁的移动方式,
6、信息启发式因子反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息量在指导蚁群搜索中的相对重要程度,其值越大,蚂蚁选择以前走过路径的可能性就越大,搜索的随机性就越弱。期望启发式因子反映了启发信息在指导蚁群搜索过程中的相对重要程度,其大小反映了蚁群寻优过程中先验性、确定性因素的作用强度。其值越大,则蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大,虽然这时算法的收敛速度得以加快,但蚁群搜索最优路径的随机性减弱,易于陷入局部最优。惯性启发式因子决定着蚂蚁保持当前运动方向的强度,当 越大时,蚂蚁越趋向于沿直线运动,当 时,不考虑其他因素,蚂蚁向各个方向运动的概率相等。,邻域结构及蚂蚁的移动方式,if (蚂蚁的状态为激活
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