摘   要: 為了提高圖像的邊緣檢測(cè)性能，將蟻群算法引入圖像邊緣檢測(cè)。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(cè)方法。將圖像的形態(tài)學(xué)梯度值作為蟻群的信息激素強(qiáng)度值和啟發(fā)信息值，使用最大類(lèi)間方差法獲得圖像的邊緣信息。實(shí)驗(yàn)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(cè)效果。
關(guān)鍵詞: 蟻群算法； 邊緣檢測(cè)； 特征提取； 形態(tài)學(xué)梯度

    圖像處理和視覺(jué)信息中，邊緣是最簡(jiǎn)單且最重要的特征之一，作為對(duì)圖像的預(yù)處理，通過(guò)邊緣檢測(cè)提取圖像中感興趣的物體邊緣達(dá)到識(shí)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(cè)主要起到高通濾波的作用，使用空域微分算子卷積來(lái)實(shí)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(lái)的一種優(yōu)化計(jì)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(guò)個(gè)體之間的信息交流來(lái)完成尋求全局最優(yōu)解的搜索過(guò)程[2]。該算法具有并行性、正反饋性、離散型和魯棒性等特點(diǎn)，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(chē)間調(diào)度和圖著色等問(wèn)題[2]。蟻群算法的并行性和離散性對(duì)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(cè)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(lèi)間方差閾值分割方法獲得圖像的邊緣，與傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不失為一種性能優(yōu)良的邊緣檢測(cè)方法。
1 邊緣特征的提取策略
    形態(tài)學(xué)一般用于處理動(dòng)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(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)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(duì)圖像進(jìn)行改善。



      本文使用半徑為1的圓盤(pán)型結(jié)構(gòu)元素對(duì)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(qiáng)并將不清晰的過(guò)小細(xì)節(jié)和背景噪點(diǎn)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(duì)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(diǎn)的梯度值。
2 基于蟻群算法的邊緣檢測(cè)
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(guò)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(jì)算方法[5]。螞蟻是一種社會(huì)生物，從同一巢穴出發(fā)的螞蟻在尋找食物的過(guò)程中會(huì)在其走過(guò)的路徑上留下信息激素，該激素隨著時(shí)間不斷揮發(fā)，其他螞蟻則按照信息素的強(qiáng)度依概率選擇下一步的路徑，當(dāng)越來(lái)越多的螞蟻選擇最短路徑進(jìn)行覓食時(shí)，這條路徑上的信息素濃度就會(huì)得到增強(qiáng)，使得大多數(shù)螞蟻都會(huì)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(guò)程使得蟻群在經(jīng)過(guò)多次選擇后最終可以找到最短的路徑[4]。
2.2 邊緣檢測(cè)蟻群算法
　    基于蟻群算法的邊緣檢測(cè)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(gè)二維圖,每一個(gè)像素點(diǎn)就是螞蟻所在的位置，每個(gè)螞蟻根據(jù)其8領(lǐng)域像素中信息激素強(qiáng)度和啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)的值，以較大的概率選擇一個(gè)信息激素強(qiáng)度和啟發(fā)式引導(dǎo)函數(shù)較大的點(diǎn)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(diǎn)靠攏，而圖像的邊緣反映在圖像每個(gè)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(qiáng)度的值定義為灰度圖像的形態(tài)學(xué)梯度值，則邊緣的點(diǎn)的信息素濃度就較大，就能較好地檢測(cè)出圖像的邊緣。

景左側(cè)和頭發(fā))沒(méi)有完全檢測(cè)出來(lái)，Canny算子檢測(cè)出來(lái)的圖像細(xì)節(jié)部分有稍許失真，而本文算法檢測(cè)出來(lái)的結(jié)果在細(xì)節(jié)和視覺(jué)真實(shí)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(duì)熊貓的邊緣檢測(cè)比較準(zhǔn)確，沒(méi)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(cè)出來(lái)，同樣對(duì)下一步處理產(chǎn)生了難度。本文算法很好地檢測(cè)出了熊貓的邊緣輪廓，同時(shí)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(lèi)間方差法(Otsu)確定閾值，成功提取了圖像的邊緣信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)改變蟻群算法中的參數(shù)設(shè)置，可以對(duì)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(cè)的問(wèn)題上體現(xiàn)了其正反饋性和強(qiáng)魯棒性的優(yōu)異特性。如何解決邊緣檢測(cè)的部分區(qū)域的螞蟻聚集過(guò)多而導(dǎo)致邊緣過(guò)于“粗壯”以及更為合理且自適應(yīng)地選擇參數(shù)等問(wèn)題，是下一步研究的工作重點(diǎn)。
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