【摘 要】
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传统图像分割算法在精度控制等方面难以满足图像处理识别的要求,导致算法的稳定性较差。为此,提出基于改进蚁群算法的图像轮廓高精度分割算法研究,根据图像轮廓的几何表达式构建高精度分割路径的数学模型;依据改进蚁群算法的优点和蚂蚁路径上遗留的信息素浓度和启发因子,进行反复的迭代寻优,实现对图像轮廓分割的高精度控制。仿真数据表明,所提方法设计的路径最短、迭代次数少、图像轮廓目标点间距控制精度高。
【基金项目】
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2019年福建省中青年教师教育科研项目“基于空间自相关性的图像智能增强研究”(项目编号:JAT190780)。
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传统图像分割算法在精度控制等方面难以满足图像处理识别的要求,导致算法的稳定性较差。为此,提出基于改进蚁群算法的图像轮廓高精度分割算法研究,根据图像轮廓的几何表达式构建高精度分割路径的数学模型;依据改进蚁群算法的优点和蚂蚁路径上遗留的信息素浓度和启发因子,进行反复的迭代寻优,实现对图像轮廓分割的高精度控制。仿真数据表明,所提方法设计的路径最短、迭代次数少、图像轮廓目标点间距控制精度高。
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