摘 要: 為了提高圖像的邊緣檢測性能,,將蟻群算法引入圖像邊緣檢測,。闡述了提取圖像邊緣特征的方法和蟻群算法的基本原理,提出了一種基于改進(jìn)的蟻群算法的邊緣檢測方法,。將圖像的形態(tài)學(xué)梯度值作為蟻群的信息激素強度值和啟發(fā)信息值,,使用最大類間方差法獲得圖像的邊緣信息。實驗結(jié)果表明該算法能成功地提取邊緣信息并抑制背景紋理細(xì)節(jié),,具有較好的檢測效果,。
關(guān)鍵詞: 蟻群算法; 邊緣檢測,; 特征提取,; 形態(tài)學(xué)梯度
圖像處理和視覺信息中,邊緣是最簡單且最重要的特征之一,,作為對圖像的預(yù)處理,,通過邊緣檢測提取圖像中感興趣的物體邊緣達(dá)到識別目標(biāo)的目的,可以為后續(xù)的圖像處理奠定良好的基礎(chǔ),。傳統(tǒng)的邊緣檢測主要起到高通濾波的作用,,使用空域微分算子卷積來實現(xiàn),如Sobel算子,、Prewitt算子,、Robert算子和Canny算子等[1]。
蟻群算法(Ant Colony Algorithm)是近些年新發(fā)展起來的一種優(yōu)化計算方法,,它依據(jù)螞蟻之間留下的信息激素,,利用概率路徑選擇方法,通過個體之間的信息交流來完成尋求全局最優(yōu)解的搜索過程[2],。該算法具有并行性,、正反饋性、離散型和魯棒性等特點,,易于與其他優(yōu)化算法相結(jié)合,,已被應(yīng)用于解決諸如TSP、車間調(diào)度和圖著色等問題[2],。蟻群算法的并行性和離散性對于數(shù)字圖像非常適用,。參考文獻(xiàn)[3]提出將圖像的梯度作為蟻群算法的信息激素值和啟發(fā)式函數(shù)值,取得了較好的效果,。本文則提出了一種基于蟻群算法的圖像邊緣檢測改進(jìn)方法,,將圖像的形態(tài)學(xué)梯度值設(shè)置為信息激素值和啟發(fā)式函數(shù)值,,使用最大類間方差閾值分割方法獲得圖像的邊緣,,與傳統(tǒng)邊緣檢測方法進(jìn)行了對比。實驗結(jié)果表明,,該方法不失為一種性能優(yōu)良的邊緣檢測方法,。
1 邊緣特征的提取策略
形態(tài)學(xué)一般用于處理動物和植物的形狀和結(jié)構(gòu),,在圖像處理領(lǐng)域中,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)作為提取圖像分量的一種工具,,其包含了一組形態(tài)學(xué)算子,,最基本的有膨脹、腐蝕,、開運算和閉運算[4],。其基本思想是使用結(jié)構(gòu)元素填放在圖像的內(nèi)部,看是否能有效地對圖像進(jìn)行改善,。
本文使用半徑為1的圓盤型結(jié)構(gòu)元素對圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕,,將圖像中較弱的細(xì)節(jié)部分增強并將不清晰的過小細(xì)節(jié)和背景噪點腐蝕,從而獲得圖像的形態(tài)學(xué)梯度,。圖像是由背景,、邊緣和目標(biāo)組成的,邊緣特征表達(dá)了圖像輪廓信息,,一般反映在像素的灰度梯度值上,,梯度值越大,其在圖像上的灰度變化就越大,;反之,,梯度值越小灰度像素的變化范圍也就越小。lena圖像的普通梯度及其形態(tài)學(xué)梯度如圖1所示,。從圖1可以看出,,形態(tài)學(xué)梯度的灰度像素變化比普通梯度變化劇烈,對輪廓信息表現(xiàn)較好,,故本文選用圖像的形態(tài)學(xué)梯度值歸一化后作為該像素點的梯度值,。
2 基于蟻群算法的邊緣檢測
2.1 蟻群優(yōu)化的基本原理
蟻群算法是由意大利學(xué)者DORIGO M等人在1991年受到螞蟻搜索食物過程中依據(jù)同伴遺留下的信息激素進(jìn)行最短路徑選擇的啟發(fā)而提出的一種新的仿生優(yōu)化計算方法[5]。螞蟻是一種社會生物,,從同一巢穴出發(fā)的螞蟻在尋找食物的過程中會在其走過的路徑上留下信息激素,,該激素隨著時間不斷揮發(fā),其他螞蟻則按照信息素的強度依概率選擇下一步的路徑,,當(dāng)越來越多的螞蟻選擇最短路徑進(jìn)行覓食時,,這條路徑上的信息素濃度就會得到增強,使得大多數(shù)螞蟻都會以較大的概率沿著這條最短路徑進(jìn)行搜尋,,這種正反饋的過程使得蟻群在經(jīng)過多次選擇后最終可以找到最短的路徑[4],。
2.2 邊緣檢測蟻群算法
基于蟻群算法的邊緣檢測方法的原理是將一幅大小為M×N的灰度圖像f(i,j)看作一個二維圖,每一個像素點就是螞蟻所在的位置,每個螞蟻根據(jù)其8領(lǐng)域像素中信息激素強度和啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)的值,,以較大的概率選擇一個信息激素強度和啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)較大的點作為下一步的前進(jìn)方向,。這樣,螞蟻逐漸地向信息素濃度大的點靠攏,,而圖像的邊緣反映在圖像每個像素的灰度梯度值上,,邊緣處的灰度梯度值較背景的灰度梯度值大,,將信息激素強度的值定義為灰度圖像的形態(tài)學(xué)梯度值,則邊緣的點的信息素濃度就較大,,就能較好地檢測出圖像的邊緣,。
景左側(cè)和頭發(fā))沒有完全檢測出來,Canny算子檢測出來的圖像細(xì)節(jié)部分有稍許失真,,而本文算法檢測出來的結(jié)果在細(xì)節(jié)和視覺真實性部分表現(xiàn)較好,。
在圖3中,原圖背景比較復(fù)雜,,細(xì)節(jié)和紋理信息比較豐富,,Sobel算子雖然部分去除了圖像的紋理信息,但是出現(xiàn)了邊緣部分不連續(xù)的現(xiàn)象,,這給后續(xù)的圖像處理增加了難度,。Canny算子雖然對熊貓的邊緣檢測比較準(zhǔn)確,沒有出現(xiàn)輪廓不完整的現(xiàn)象,,但是將背景中不需要的紋理圖像也檢測出來,,同樣對下一步處理產(chǎn)生了難度。本文算法很好地檢測出了熊貓的邊緣輪廓,,同時也減少了背景中不需要的紋理信息,。
本文利用圖像的形態(tài)學(xué)梯度將其作為蟻群算法中信息激素值和啟發(fā)函數(shù)值,利用最大類間方差法(Otsu)確定閾值,,成功提取了圖像的邊緣信息,。實驗結(jié)果表明,通過改變蟻群算法中的參數(shù)設(shè)置,,可以對不同的復(fù)雜圖像進(jìn)行較為有效的邊緣提取,。蟻群算法在處理圖像邊緣檢測的問題上體現(xiàn)了其正反饋性和強魯棒性的優(yōu)異特性。如何解決邊緣檢測的部分區(qū)域的螞蟻聚集過多而導(dǎo)致邊緣過于“粗壯”以及更為合理且自適應(yīng)地選擇參數(shù)等問題,,是下一步研究的工作重點,。
參考文獻(xiàn)
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