[人工智能]基于蚁群算法的图像边缘检测

蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)又称蚂蚁算法，它由 Marco Dorigo于1992年在其博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

一、原理

蚁群算法旨在用反复迭代的方法找到目标问题的最优解。它通过建立信息素信息对解空间进行的搜索(即若干蚂蚁的运动)来实现。具体来讲，假设共K只蚂蚁被用来在由$M_1\times M_2$个节点组成的解空间 中寻找最优解，该蚁群优化过程可参考文章[1, 2]。

二、实验验证

2.1 cameraman实例演示一

基于蚁群算法的图像边缘检测结果如下图所示：

2.2 lena实例演示二

基于蚁群算法的图像边缘检测结果如下图所示：

三、参考文献

[1] Zhang J., K. He, X. Zheng, et al. An Ant Colony Optimization Algorithm for Image Edge Detection[C]. 2010 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence 2010,2: 215-219.
[2] 刘猛猛, 马超. 基于蚁群算法的边缘检测[J]. 测绘与空间地理信息, 2017, 40(11): 171-173.

四、资源获取

关于基于蚁群算法的图像边缘检测资源可从以下链接处获取：

https://download.csdn.net/download/qq_36584460/85078793

资源包含以下内容：

lena.png
yiqun.m
基于蚁群算法的图像边缘检测 - lena实例.m
基于蚁群算法的图像边缘检测-cameraman实例.m
使用指南.pdf

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