基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测
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河南省科技攻关项目(132102210423,122102210549)


Image Edge Detection Based on Improved Cuckoo Search Algorithm
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    摘要:

    针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.

    Abstract:

    according to adaptive difference, fixed threshold, background noise suppression problem in traditional edge detection algorithms, in order to obtain more ideal result of image edge detection, a new image edge detection algorithm based on improved cuckoo search algorithm is proposed in this paper. The gradient matrix of grayscale is obtained by first-order derivative, and the maximum of image gradient is obtained by using cuckoo search algorithm. The image edge is achieved rapidly and accurately. The experimental results show that the proposed algorithm can detect the image edge accurately and quickly, and better than other traditional edge detection algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

邓江洪,赵领.基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测.计算机系统应用,2015,24(8):281-285

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  • 收稿日期:2014-10-19
  • 最后修改日期:2014-12-22
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  • 在线发布日期: 2015-09-03
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