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[發(fā)明專利]一種基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810797828.2 申請日: 2018-07-19
公開(公告)號: CN109191478A 公開(公告)日: 2019-01-11
發(fā)明(設(shè)計)人: 莊家衛(wèi);萬頻;王永華;楊健;連軼群 申請(專利權(quán))人: 廣東工業(yè)大學(xué)
主分類號: G06T7/13 分類號: G06T7/13;G06N3/00
代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102 代理人: 林麗明
地址: 510006 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 區(qū)域生長 蟻群優(yōu)化算法 感興趣區(qū)域 邊緣檢測 信息素矩陣 圖像邊緣 蟻群優(yōu)化 技術(shù)缺陷 蟻群算法 不連續(xù) 收斂 圖像 清晰 改進(jìn)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法,其特征在于,所述算法包括如下步驟:

S1:采用區(qū)域生長方法,對圖像進(jìn)行處理,提取感興趣區(qū)域;

S2:對提取的感興趣區(qū)域,采用蟻群優(yōu)化方法產(chǎn)生信息素矩陣;

S3:對于提取的感興趣區(qū)域,采用蟻群優(yōu)化方法產(chǎn)生的信息素矩陣,計算閾值,確定圖像邊緣,分割圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法,其特征在于,所述步驟S1的區(qū)域生長方法包括如下步驟:

S1.1:選擇具有灰度值最大的像素點(diǎn)作為種子點(diǎn);

S1.2:采用|Iseed-I|<λ|Imax-Imin|公式進(jìn)行區(qū)域生長,將滿足此公式的鄰近像素加入到種子區(qū)域;

其中,其中:I表示像素的灰度值,Iseed表示種子點(diǎn)的灰度值;Imax與Imix分別表示圖像中的最大灰度值與最小灰度值;λ是可調(diào)節(jié)的參數(shù);

S1.3:遞歸調(diào)用S1.2,直至滿足|Iseed-I|<λ|Imax-Imin|公式的像素加入到種子區(qū)域;

S1.4:輸出種子區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法,其特征在于,所述步驟S2產(chǎn)生信息素矩陣包括如下步驟:

S2.1:啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)ηi,j為:其中,Ii,j是像素點(diǎn)(i,j)的灰度值,Z是一個標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù),函數(shù)Vc(Ii,j)是計算螞蟻所在像素點(diǎn)的邊緣信息的強(qiáng)度值;

S2.2:在M×N的圖片范圍內(nèi)隨機(jī)投放只螞蟻,螞蟻下一步要走的位置為:其中(i,j)是螞蟻當(dāng)前位置(l,m)的一個相鄰像素點(diǎn);Ω(l,m)是所有相鄰像素點(diǎn)的集合,τi,j是像素點(diǎn)(i,j)處信息素矩陣,ηi,j是像素點(diǎn)(i,j)處的啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù);α,β是像素點(diǎn)(i,j)處積累的信息素強(qiáng)度和啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)選擇像素過程中的影響因子;

S2.3:根據(jù)

第一次更新信息素矩陣,其中,(1-ρ)為信息素的蒸發(fā)率,ρ∈(0,1),表示第k只螞蟻在經(jīng)過點(diǎn)時所留下的信息素;

S2.4:在完成第一次信息素矩陣更新后,根據(jù)進(jìn)行第二次更新信息素矩陣,為信息素的衰減系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法,其特征在于,所述步驟S3確定圖像邊緣分割圖像,包括如下步驟:

S3.1:對于提取的感興趣區(qū)域,初始化閾值T(l)令l=0,其中為最終的信息素矩陣;

S3.2:將信息素矩陣劃分為大于T(l)和小于T(l)的兩部分,計算大于T(l)的平均值:其中

計算小于T(l)的平均值:其中

S3.3:迭代系數(shù)l=l+1,更新閾值

S3.4:判斷|T(l)-T(l-1)|>ω,若是,則返回S3.1繼續(xù)劃分閾值T(l);否則,輸出閾值T(l),根據(jù)閾值劃分圖片為:其中ω為允許的誤差范圍。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于區(qū)域生長與蟻群優(yōu)化算法相結(jié)合的邊緣檢測方法,其特征在于,函數(shù)Vc(Ii,j)是計算螞蟻所在像素點(diǎn)的邊緣信息的強(qiáng)度值,Vc(Ii,j)由所在像素點(diǎn)周圍區(qū)域的值決定,

Vc(i,j)=f(var),其中,

var=|Ii-2,j-1-Ii+2,j+1|+|Ii-2,j+1-Ii+2,j-1|+|Ii-1,j-2-Ii+1,j+2|+

|Ii-1,j-1-Ii+1,j+1|+|Ii-1,j-Ii+1,j|+|Ii-1,j+1-Ii+1,j-1|+

|Ii-1,j+2-Ii+1,j-2|+|Ii,j-1-Ii,j+1|。

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