基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)附代碼畢業(yè)論文_第1頁(yè)
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1、上海工程技術(shù)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)1基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)附代碼畢業(yè)論文基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)附代碼畢業(yè)論文目錄摘要................................................................1ABSTRACT..............................................................21緒論.......

2、...........................................................31.1研究背景............................................................31.2研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向..................................................41.3研究目的和意義...................

3、...................................62圖像邊緣檢測(cè)概述......................................................72.1邊緣的定義及類型....................................................92.2常用的邊緣檢測(cè)方法............................................

4、.....112.3其他邊緣檢測(cè)方法...................................................162.3.1基于小波變換的邊緣檢測(cè)...........................................162.3.2基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè).........................................172.4傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)的不足................

5、.................................183蟻群算法.............................................................193.1蟻群算法的基本原理.................................................193.2基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)......................................

6、...224實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析.......................................................234.1基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)流程.....................................234.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析.................................................264.2.1參數(shù)對(duì)邊緣檢測(cè)的影響...............

7、..............................274.2.2與傳統(tǒng)方法的比較.................................................335總結(jié)與展望...........................................................35參考文獻(xiàn).....................................................

8、..........36附錄..................................................................37上海工程技術(shù)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)2ImageEdgeDetectionbasedonAntColonyAlgithmABSTRACTEdgeisoneofthemostfundamentalimptantfeaturesofdigitalimagei

9、ncludingusefulinfmationfimagerecognition.Therefeedgedetectionextractionplaysanimptantroleinimageprocessingcomputervisionapplicationswithveryhighpracticalvalue.Overtheyearsmanyscholarsathomeabroadarestudyinghowtoimproveth

10、eaccuracyofedgedetectionalgithm.Antcolonyalgithmisaprobabilisticsearchalgithmdevelopedinrecentyears.Itisakindofnewbionicoptimizationalgithmusingintelligentartificialantstosearchtheglobaloptimum.Thisalgithmhasstrongrobust

11、nesspositivefeedbackparallelismenlighteningdistributedprocessingetc.Inthispaperanimageedgedetectionmethodbasedonantcolonyalgithmhasbeenproposedbyanalyzingthebasicprincipleofantcolonyalgithm.makeadeepdiscussionontheperfma

12、ncetestresultsofthismethod.Thenadjustingimprovingthemethodbyconcentratingonthedefectdisadvantagemoveontothesimulationindertodetecttheimageedgeswell.Atlastaconclusionthattheantcolonyalgithmcandetecttheimageedgesbetterhasb

13、eendrawnbycomparingwithothertraditionaledgedetectionoperats.Theexperimentshowthattheresearchonantcolonyalgithmhasastrongtheeticalpracticalvalueonimageedgedetection.Keywds:imageprocessingimageedgedetectionantcolonyalgithm

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