一种图像边缘检测算法的改进和实现

摘要：

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点，从模糊聚类角度出发，提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心，改进启发式函数，将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心，再进行FCM聚类，实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析，结果表明文中改进算法是有效的。

关键词：蚁群算法、模糊聚类、导数算子、边缘检测、特征提取

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市重点创新项目14zz156;上海工程技术大学学科建设专项基金xkcz1212;上海工程技术大学“十二五”内涵建设项目B-8932-13-0124

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：108-111,136