【图像边缘检测】基于matlab蚁群聚类图像边缘检测【含Matlab源码 728期】
一、获取代码方式
获取代码方式1：
完整代码已上传我的资源：【图像边缘检测】基于matlab蚁群聚类图像边缘检测【含Matlab源码 728期】
获取代码方式2：
通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。
备注：订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；
二、蚁群算法图像边缘检测简介
1 蚁群优化算法原理
蚁群优化算法(ACO) 由意大利学者 Macro Dori- go于1992年在他的博士论文中首次提出，是一种用来在图中寻找最优化路径的概率型算法。生物学研究表明: 蚂蚁在运动时会在所经过的路径上释放出一种称为“信息素”的化学物质，后续的蚂蚁可根据此选择路径。前面的蚂蚁遇到一个路口时，会随机选择其中的一条路径并释放出相应的信息素，路径越长信
息素越少。后面的蚂蚁来到相同的路口时，就会根据信息素的多少做出路径选择，信息量大的路径被选择的概率相对较大，同时释放信息素，这样就形成了信息正反馈。最优路径上的信息量越来越大，而其他路径上的信息量越来越少，最终整个蚁群会找到最佳路径。采用蚁群优化算法的边缘检测N-S流程图，如图1所示。
2 蚁群优化算法图像边缘检测过程
基于蚁群优化算法的图像边缘检测方法，将图像中的每个像素看作一个点，利用若干只蚂蚁在一副二维图像上运动来构建信息素矩阵，其中矩阵的每个元代表了图像每个像素点位置的边缘信息。此外，蚂蚁们的移动方向可由图像强度值的局部变化来调整。
下面详细介绍各个过程。
2.1 初始化过程
2.2 执行过程
2.3 更新过程
2.4 决策过程
三、部分源代码
%%%%%%%%%%%初始部分，读取图像及计算相关信息%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
clc;
imgrgb=imread('ant.jpg'); %图像读入
imshow(imgrgb),title('显示真彩色图像');
imggray=imgrgb;
x=rgb2gray(imggray); %将真彩色RGB图像转换成灰度图像
figure;imshow(x),title('显示灰度图像');
%灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率
figure;imhist(x),title('灰度直方图'); %显示图像灰度直方图
alpha=1; %信息素重要程度因子
beta=5; %启发函数重要程度因子
ant=numel(x); %蚂蚁数目
r=10; %聚类半径
rho=0.1; %信息素挥发因子
ranta=0.9; %隶属度
c=100; %食物源中心（初始聚类中心）
new_m=0; %类集合中所有像素灰度值总和
new_n=0; %类集合中所有像素个数
x=double(x);
%%%%%%%%%%%%%计算蚂蚁i到食物源c的距离%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
distance(i)=sqrt((x(i)-c)^2);
end
%%%%%%%%%%%%%%更新类集合中所有像素与食物源的距离%%%%%%%%%%%%%%%%%%
j=1;
for i=1:ant
if distance(i)<=r;
distance3(j)=distance(i);
j=j+1;
end
end
%%%%%%%%%%%%计算蚂蚁i在路径上放置的信息浓度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
if distance(i)<=r;
ph(i)=1;
else
ph(i)=0;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%计算各个像素的灰度值与聚类中心的相似度%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
if distance(i)==0;
similar(i)=1;
else
similar(i)=r/sqrt((x(i)-c)^2);
end
end
%%%%%%%%%%%%%%计算更新类中所有像素的信息素浓度的调整%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
if distance(i)<=r;
new_n=new_n+1;
newph(new_n)=ph(i)*(1-rho^new_n)/(1-rho);
newph1(new_n)=1;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%计算更新蚂蚁i的相似度的调整%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
if distance(i)<=r;
similar1(i)=similar(i);
end
end
similar2=similar1(find(similar1));
%%%%%%%%%%计算更新类集合中所有像素的信息浓度与相似度的调整%%%%%%%%%%%%%%
allsum=newph1.*similar2;
for n=2:new_n
allsum(n)=allsum(n-1)+allsum(n);
end
for n=1:new_n
newallsum(n)=allsum(n)/n;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算概率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for n=1:new_n
if distance3(n)==0;
newp(n)=1;
else
newp(n)=((newph1(n)^alpha)*(similar2(n)^beta))/newallsum(n);
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%计算类间所有像素的灰度值的平均值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:ant
if distance(i)<=r;
new_m(i)=x(i);
end
end
new_m1=new_m(find(new_m));
new_m2=0;
new_n2=0;
for n=1:new_n
if newp(n)>ranta;
new_m2=new_m2+new_m1(n);
new_n2=new_n2+1;
end
end
T=new_m2/new_n2;
new_m3=0;
for n=1:new_n
new_m3=new_m3+new_m1(n);
T1=new_m3/new_n;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%利用改进蚁群算法进行图像分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x=uint8(x);
x1=im2bw(x,T/255);
x1=double(x1);
for j=2:ant
distance1(j)=sqrt((x1(j)-x1(j-1))^2);
end
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- 87
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- 97
- 98
- 99
- 100
- 101
- 102
- 103
- 104
- 105
- 106
- 107
- 108
- 109
- 110
- 111
- 112
- 113
- 114
- 115
- 116
- 117
- 118
- 119
四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)
文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：qq912100926.blog.csdn.net/article/details/115518545
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）