【图像边缘检测】基于matlab蚁群聚类图像边缘检测【含Matlab源码 728期】

一、蚁群算法图像边缘检测简介

1 蚁群优化算法原理
蚁群优化算法(ACO) 由意大利学者 Macro Dori- go于1992年在他的博士论文中首次提出，是一种用来在图中寻找最优化路径的概率型算法。生物学研究表明: 蚂蚁在运动时会在所经过的路径上释放出一种称为“信息素”的化学物质，后续的蚂蚁可根据此选择路径。前面的蚂蚁遇到一个路口时，会随机选择其中的一条路径并释放出相应的信息素，路径越长信
息素越少。后面的蚂蚁来到相同的路口时，就会根据信息素的多少做出路径选择，信息量大的路径被选择的概率相对较大，同时释放信息素，这样就形成了信息正反馈。最优路径上的信息量越来越大，而其他路径上的信息量越来越少，最终整个蚁群会找到最佳路径。采用蚁群优化算法的边缘检测N-S流程图，如图1所示。

2 蚁群优化算法图像边缘检测过程
基于蚁群优化算法的图像边缘检测方法，将图像中的每个像素看作一个点，利用若干只蚂蚁在一副二维图像上运动来构建信息素矩阵，其中矩阵的每个元代表了图像每个像素点位置的边缘信息。此外，蚂蚁们的移动方向可由图像强度值的局部变化来调整。
下面详细介绍各个过程。

2.1 初始化过程

2.2 执行过程


2.3 更新过程

2.4 决策过程

二、部分源代码

%%%%%%%%%%%初始部分，读取图像及计算相关信息%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
clc;

imgrgb=imread('timg.jpg');          %图像读入
imshow(imgrgb),title('显示真彩色图像');
imggray=imgrgb;
x=rgb2gray(imggray);  %将真彩色RGB图像转换成灰度图像
figure;imshow(x),title('显示灰度图像');
%灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率
figure;imhist(x),title('灰度直方图');   %显示图像灰度直方图

alpha=1;            %信息素重要程度因子
beta=5;             %启发函数重要程度因子
ant=numel(x);       %蚂蚁数目
r=10;               %聚类半径
rho=0.1;            %信息素挥发因子
ranta=0.9;          %隶属度
c=100;              %食物源中心（初始聚类中心）
new_m=0;            %类集合中所有像素灰度值总和
new_n=0;            %类集合中所有像素个数
x=double(x);
%%%%%%%%%%%%%计算蚂蚁i到食物源c的距离%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:ant
    distance(i)=sqrt((x(i)-c)^2);
end
%%%%%%%%%%%%%%更新类集合中所有像素与食物源的距离%%%%%%%%%%%%%%%%%%

j=1;
for i=1:ant
   if distance(i)<=r;
     distance3(j)=distance(i);
     j=j+1;
 end
end 
%%%%%%%%%%%%计算蚂蚁i在路径上放置的信息浓度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:ant
   if distance(i)<=r;
       ph(i)=1;
   else
       ph(i)=0;
   end
end
%%%%%%%%%%%%%%计算各个像素的灰度值与聚类中心的相似度%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:ant
    if distance(i)==0;
        similar(i)=1;
    else
    similar(i)=r/sqrt((x(i)-c)^2);
end
end
%%%%%%%%%%%%%%计算更新类中所有像素的信息素浓度的调整%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:ant
    if distance(i)<=r;
        new_n=new_n+1;
        newph(new_n)=ph(i)*(1-rho^new_n)/(1-rho);
        newph1(new_n)=1;
    end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%计算更新蚂蚁i的相似度的调整%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
for i=1:ant
    if distance(i)<=r;
        similar1(i)=similar(i);
    end
end
similar2=similar1(find(similar1));
%%%%%%%%%%计算更新类集合中所有像素的信息浓度与相似度的调整%%%%%%%%%%%%%%
 
allsum=newph1.*similar2;
for n=2:new_n
    allsum(n)=allsum(n-1)+allsum(n);
end
 for n=1:new_n
     newallsum(n)=allsum(n)/n;
 end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算概率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for n=1:new_n
   if distance3(n)==0;
        newp(n)=1;
    else
       newp(n)=((newph1(n)^alpha)*(similar2(n)^beta))/newallsum(n);
   end
end
%%%%%%%%%%%%%%%计算类间所有像素的灰度值的平均值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:ant
    if distance(i)<=r;
        new_m(i)=x(i);
    end 
end
 new_m1=new_m(find(new_m));  
 new_m2=0;
  new_n2=0;
for n=1:new_n
    if newp(n)>ranta;
        new_m2=new_m2+new_m1(n);
        new_n2=new_n2+1;
    end
end
  T=new_m2/new_n2;
  new_m3=0;
  for n=1:new_n
  new_m3=new_m3+new_m1(n);
  T1=new_m3/new_n;
end
  %%%%%%%%%%%%%%%%利用改进蚁群算法进行图像分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   
  x=uint8(x);
   x1=im2bw(x,T/255);
   x1=double(x1);
    for j=2:ant
     distance1(j)=sqrt((x1(j)-x1(j-1))^2);
 end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)