一种基于蚁群算法的边缘提取算法

提出一种基于梯度定义和蚁群算法的边缘提取算法.根据梯度在边缘处的直观响应,提出自适应的边缘特征定义,并结合蚁群算法的特性,令蚂蚁遗留不同等级的信息素.根据搜索权值矩阵得到尽量平滑的边缘,最终的边缘通过自动阈值进行提取.实验表明:该算法的性能在同样的智能算法和经典的边缘检测算子中表现良好,并对噪音不敏感.     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

一种基于蚁群算法的边缘提取算法

提出一种基于梯度定义和蚁群算法的边缘提取算法.根据梯度在边缘处的直观响应,提出自适应的边缘特征定义,并结合蚁群算法的特性,令蚂蚁遗留不同等级的信息素.根据搜索权值矩阵得到尽量平滑的边缘,最终的边缘通过自动阈值进行提取.实验表明：该算法的性能在同样的智能算法和经典的边缘检测算子中表现良好,并对噪音不敏感.     

基于改进亚像素算法的弹簧内外径尺寸检测

针对传统像素级边缘检测算法Canny算法进行改进,将高斯滤波换成了引导滤波,在降噪平滑的基础上更好的保留了边缘的清晰度,同时设计算法自适应获得适合图片的高低阈值。提出了一种改进的基于反正切函数模型的亚像素边缘检测方法,根据反正切函数中心对称的特性,通过面积相等的理论计算亚像素边缘位置,相比传统方法极大的减小了计算量及计算时间。通过对弹簧顶部图片进行3次最小二乘法拟合圆,快速、同步获得弹簧的内径、外径尺寸信息。实验结果表明:与传统反正切亚像素拟合方法相比,该方法在保证检测精度的同时,将平均计算时间缩减到1.7%以下。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

离散粒子群优化算法在硅钢涂层近红外光谱厚度检测中的应用研究

提出一种基于粒子群优化算法实现的硅钢涂层厚度近红外光谱检测新方法.首先,采用近红外光谱仪采集获得了硅钢表面绝缘涂层的近红外光谱,然后,采用离散粒子群算法筛选出近红外光谱数据的最佳波长变量并组成新的光谱数据,最后,建立涂层厚度的核偏最小二乘定量分析模型.实验显示,所建定最分析模型对检验样本分析的绝对误差范围为-0.12～...     

基于动态感受野的航拍图像目标检测算法

针对现有基于平视图像目标检测算法在航拍图像上检测精度不高的问题,提出一种具有动态感受野的单阶段目标检测算法。该算法采用SE-ResNeXt作为特征提取网络,在RetinaNet结构中添加bottom-up短连接通路和全局上下文上采样模块,增强了检测层特征的结构性和语义性。构造具有动态感受野的检测子网络,动态选取适当尺度的感受野特征进行目标检测。在实景航拍数据集上进行实验评测,并与相关算法作对比,结果表明改进算法在数据集上表现良好,性能指标具有明显提升,即使在光线昏暗、下视视角、斜下视视角和密集目标等场景图像中,也具有较好的检测效果。     

基于量子蚁群算法的旅行商问题求解及算法评估

量子蚁群算法是一种将量子理论与传统蚁群算法结合的高效生物进化算法,主要应用于故障诊断、路径规划、图像分割等问题的优化.基于传统蚁群算法的流程,介绍量子蚁群算法中的量子理论基础以及量子理论如何应用于蚁群算法.通过若干旅行商问题实例分析量子蚁群算法较传统蚁群算法的优势.针对目前研究多以离散指标来评估不同算法、难以直观显示不同算法综合差别的问题,提出一种综合评估算法搜索效率的方法,成功应用于量子蚁群算法和传统蚁群算法的对比,具有一定的实践意义.     

基于双目视觉的边缘检测算法

提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。     

数字图像散斑相关技术的蚁群优化方法

基于蚁群优化方法提出新的数字图像散斑相关算法。该方法模仿了真实蚂蚁从其巢到食物找到最短路径的方式,通过对蚁群优化方法改进,减少迭代次数并改善解的质量。将新的数字图像散斑相关算法应用到计算机模拟的散斑图像和实验获得的散斑图像中,并与广泛使用的Newton-Raphson算法进行了比较。实验结果展示了新算法的精度、可行性和有效性。当数量级为0.01像素,误差离散均方根小于0.002像素。     

模拟蚂蚁觅食行为的乳腺钙化点边缘提取

针对计算机辅助乳腺癌诊断中钙化点的提取具有较大难度的问题,计算了乳腺数字图像中每个像素点的最大梯度值。首先按照等梯度合并的原则将像素点划分为像素组,按照等分整个梯度区间的原则给定初始梯度聚类中心,模拟蚁群觅食行为中学习机制,以概率选择的方式进行像素点组的聚类得到新的聚类中心,然后再以模糊C均值法(FCM)对得到的聚类进行优化,从而提取出属于钙化点边缘的像素点。实验证明,通过选择适当的参数,用此方法提取乳腺钙化点边缘的效果良好。     

基于蚁群算法的二元光学优化设计

为了提高二元光学优化的速度,进一步提高衍射效率,提出一种采用蚁群算法直接设计二元衍射光学元件(BOE) 的方法, 构造出了用蚁群算法对具体的二元光学元件——矩形孔径多阶相位调制型光栅优化设计的有向图, 用Matlab对其结果进行仿真,缩短了运行时间,并使元件的衍射效率得到进一步提高。     

基于蚁群优化与神经网络的坦克目标识别算法

为了对成像引信探测得到的变形严重的图像进行识别,提出了基于蚁群优化与人工神经网络相结合的坦克目标识别算法.采用SUSAN特征检测原则提取目标图像的角点特征,作为神经网络模式分类器的输入.针对BP网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点等问题,利用蚁群优化算法训练网络权值,可兼有ANN的广泛映射能力和蚁群算法的全局收敛以及启发式学习等特点.仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度.     

基于QoS和分簇机制的WMSNs路由算法研究

针对无线多媒体传感器网络中如何设计具有服务质量保证的路由算法问题,综合考虑的了节点间标准化后的丢包率、延迟、剩余能量、可用存储四个参数,提出算法ED-ACO(Energy and best distribution of Cluster Head Distance-Ant colony optimization )。ED-ACO算法采用基于剩余能量和簇首最佳距离分布的分簇结构,均匀划分网络,将节点的丢包率,延迟,剩余能量,可用存储标准化为具体参数,考虑到蚁群算法的状态转移概率公式中,利用该公式去选择下一跳路径传送感知数据,同时满足了服务质量要求。NS2仿真结果表明,与经典的AODV算法相比,在丢包率,延迟上保证了服务质量要求。     

Finite grade pheromone ant colony optimization for image segmentation

By combining the decision process of ant colony optimization (ACO) with the multistage decision process of image segmentation based on active contour model (ACM), an algorithm called finite grade ACO (FACO) for image segmentation is proposed. This algorithm classifies pheromone into finite grades and updating of the pheromone is achieved by changing the grades and the updated quantity of pheromone is independent from the objective function. The algorithm that provides a new approach to obtain precise contour is proved to converge to the global optimal solutions linearly by means of finite Markov chains. The segmentation experiments with ultrasound heart image show the effectiveness of the algorithm. Comparing the results for segmentation of left ventricle images shows that the ACO for image segmentation is more effective than the GA approach and the new pheromone updating strategy appears good time performance in optimization process.     

基于积分图像的人体肢体检测算法

 为了实现视频序列图像中运动人体肢体的检测,提出了一种基于积分图像和类哈尔特征的检测方法,类哈尔特征(Haar like feature)因其固有的特点,适用于检测矩形或类矩形的图像区域,积分图像的特点是可以利用类哈尔特征快速定位人体肢体在图像中的位置。积分图像用于表示视频中的原始图像,边缘检测模板与原始视频每一帧进行卷积之后,通过累加计算可以得到该图像的积分图像,然后利用类哈尔算子,根据设定的阈值,即可以准确定位人体肢体位置。实验结果表明：该方法较背景减除法检测人体肢体准确。     

Adaptive aberration correction based on ant colony algorithm for solid-state lasers: numerical simulations

We describe an adaptive aberration correction technique based on an ant colony algorithm for solid-state lasers and a general class of other adaptive optics systems. We show that it is possible to compensate phase aberrations without wavefront sensing in this approach, which iteratively adjusts the control voltages of a deformable mirror to maximize certain system performance metrics of the far-field intensity distribution of the laser beam. The effectiveness of this approach is analyzed numerically by use of a 37-element piezoelectric deformable mirror and a variation of the Strehl ratio as the metric. Results demonstrate that this approach can effectively compensate the phase distortions of laser beams and significantly improve beam quality. A comparison indicates that this approach is much faster than a genetic algorithm while achieving almost the same beam quality.