基于蚁群算法图像边缘检测的认识

一、边缘检测

1.1 什么是边缘检测？

边缘检测是图像处理中重要的一步，在传统的边缘检测中，都是把边缘定义为颜色急剧变化的区域。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来的往往是轮廓。

1.2 边缘检测方法

• 微分算子法、最优算子法、拟合法，经典的边缘检测方法.
• 全局提取方法
• 以小波变换、数学形态学、模糊数学，分形理论等以高新技术为基础的图像边缘提取方法。
• 其他的边缘检测方法不做叙述

1.21 一阶微分边缘算子

一阶微分边缘算子也称为梯度边缘算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性，即图像梯度在边缘取得极大值的特性进行边缘检测。
梯度算子利用灰度一阶导数的信息完成图像边缘的检测，计算一阶梯度，选取阈值，灰度梯度幅值大于阈值处点作为阶跃状边缘点检出。
常见的一阶微分模板：

二阶微分Laplacian算子模板:

二.蚁群算法

1.蚁群算法基本原理

蚁群算法是一项基于蚁群特点的群智能技术，最早由Marco Dorigo等人于1992年提出，称之为蚂蚁系统(ant system，AS)，用于解决在图中寻找最优路径问题，即旅行商问题(TSP) 。
蚁群算法模拟了自然界蚂蚁的觅食过程，它们起初随机地移动，当找到食物后，在返回蚁群的途中分泌一种信息素(pheromone)，吸引其他蚂蚁趋向于选择该路径，从而对路径进行巩固和加强。
这样，当一只蚂蚁在蚁群与食物之间找到了一条最佳（最短）路径，其他蚂蚁也随之选择同样的路径，这种正反馈机制使得蚁群最终会趋向于一条路径。蚁群算法正是模拟了这种群体行为来解决多种多样的问题。

2.蚁群算法的基本特征

正反馈性：蚂蚁个体趋向于选择最优路径，从而最优路径上将积累更多的信息素，而高浓度的信息素又会吸引更多的蚂蚁，正反馈过程引导整个系统向最优解的方向进化。

分布式计算：每只人工蚂蚁在问题空间的多个点同时开始相互独立地构造问题解，而整个问题的求解不会因为某只人工蚂蚁无法成功获得解而受到影响。

鲁棒性：相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。（鲁棒性指的是系统的健壮性）。

并行性：蚁群算法中蚂蚁个体搜索的过程彼此独立，仅通过信息素进行通信。因此算法可看作是一个分布式多Agent系统，它在问题空间的多点同时开始独立的解搜索，不仅增加了算法的可靠性，也使得算法具有较强的全局搜索能力。

自组织性：蚂蚁个体作用简单，而个体之间的协作作用特别明显，因而可以将蚁群当做一个整体，甚至可以看做一个独立生物体来研究。

三、基于蚁群算法图像边缘检测的流程

首先，我们对原始图像（真彩色）进行灰度化处理，得到单通道的灰度图像；

其次，选用一种微分算子对灰度化后的图像进行预处理；预处理后我们就可以将图像灰度值看作信息素量而将蚁群按照一定规则分布其中，进行足够次迭代后得到结果；

最后，需要对其进行阈值化，即根据设定的阈值，将图像按照每个像素的灰度值大小转换为二值图像，经过这步我们便已经得到边缘结果图；

根据需要，可进一步使用细化算法对其进行细化（这一步是可选的）。

四 、展望

在研究过程中，我们也意识到了蚁群算法客观存在的缺陷。蚁群算法属于群智能算法的一种，而群智能算法是一种基于概率计算的随机搜索进化算法，在现阶段仍然存在着一些问题：
算法的数学理论基础相对薄弱，关于此类的研究发展相对缓慢；同时，关于参数的设置现阶段并没有确切的理论依据，对具体问题与应用环境存在着很大的依赖性；
时间性能差，算法的收敛速度较慢；
与其他算法的比较性研究不足，缺乏合适的性能评估标准和测试方法；
因为算法本身基于概率，因此不具备绝对可信性，应用时或多或少地存在着一些风险。
其中，时间性能在现阶段是蚁群算法最大的缺陷之一，如何改善算法的收敛速度，仍是未来的研究方向之一。不过，蚁群算法作为一种群智能算法，与并行计算的结合，会大大提高算法的性能和运行效率，随着并行计算和云计算的发展，蚁群算法的先天优势可以很好地适应于并行计算和云计算。因此，对蚁群算法的进一步研究，仍具有很大的理论意义和实践意义。

五、为什么要在图像分割中引用蚁群算法

1. 原理

蚁群算法应用于边缘检测的原理是将图抽象成一无向图，然后将一群蚂蚁放置到图中，各个蚂蚁将根据顶点信息激素强度和启发式引导函数求得的概率从其领域顶点中选择一个作为下一步目的的位置，通过多次循环迭代最终使大多数蚂蚁聚集到图像边缘上。