【摘 要】
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针对传统轮廓提取方法自适应能力不强的问题,提出一种基于蚁群算法的稻种轮廓提取方法。将数字图像看作一个二维网格,以稻种轮廓为蚂蚁要寻找的食物,以梯度与方向作为启发信
【机 构】
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华中农业大学理学院,华中农业大学工程技术学院
【基金项目】
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湖北省重点科技攻关项目(20002P0603)
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针对传统轮廓提取方法自适应能力不强的问题,提出一种基于蚁群算法的稻种轮廓提取方法。将数字图像看作一个二维网格,以稻种轮廓为蚂蚁要寻找的食物,以梯度与方向作为启发信息,蚂蚁在启发信息与信息素强度的共同引导下搜索真实轮廓。为了加快算法的收敛速度,增强蚁群的搜索能力,定义了合理的启发信息与信息素更新机制,并研究了算法中初始参数之间的关系与规律。最后,用两种光照条件下采集的图像测试该算法。实验结果表明,该算法具有并行性、鲁棒性,自适应能力较强,提取的轮廓较准确。
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