發(fā)布時(shí)間：2018-06-14 19:40

  本文選題：邊緣檢測(cè) + 蟻群算法　； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：圖像一直以來(lái)都是人們認(rèn)識(shí)和了解世界的主要來(lái)源,在以前人們主要對(duì)圖像進(jìn)行傳遞,而現(xiàn)在對(duì)圖像進(jìn)行處理,提取出其中的信息變得越來(lái)越重要了。邊緣是圖像最基本的特征,包含了圖像的主要信息,邊緣檢測(cè)作為圖像處理中的關(guān)鍵步驟,對(duì)后續(xù)圖像處理工作,例如比較深入的特征描述、識(shí)別和匹配等都有著非常重要的作用。邊緣檢測(cè)的方法多種多樣,本文主要針對(duì)自然圖像,對(duì)其邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行研究。首先闡述了自然圖像的邊緣檢測(cè)方法的研究背景和意義,對(duì)邊緣檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)和算法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析總結(jié)。并且對(duì)經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行研究,分析了其基本原理和特征,并基于自然圖像的檢測(cè)結(jié)果對(duì)這些算法進(jìn)行分析和比較。然后介紹了經(jīng)典蟻群算法的原理及基于TSP問(wèn)題的應(yīng)用模型,并對(duì)基于蟻群算法的邊緣檢測(cè)算法的原理進(jìn)行分析和闡述。接下來(lái)介紹了基于基本蟻群的邊緣檢測(cè)算法以及自適應(yīng)分布式閾值策略,在此策略中,每一種螞蟻都自身攜帶一個(gè)局部閾值并在圖像中動(dòng)態(tài)更新。然后,針對(duì)螞蟻隨機(jī)初始化會(huì)使每次實(shí)驗(yàn)得到不同的結(jié)果,且存在在非邊緣區(qū)域存在較多螞蟻影響效果的問(wèn)題,本文提出了基于梯度的螞蟻均勻分布策略,使得螞蟻在初始化分布的時(shí)候,更多的分布在邊緣區(qū)域。最后將實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析。最后針對(duì)自然圖像中的城市道路圖像,應(yīng)用邊緣檢測(cè)方法,進(jìn)行車道線的檢測(cè)和識(shí)別。對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征區(qū)域提取后,運(yùn)行多種邊緣檢測(cè)算法對(duì)相同的輸入圖像進(jìn)行處理,并分析和比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果,然后針對(duì)圖像的干擾背景,通過(guò)分析車道線特性,提出了基于輪廓圖的干擾背景去除的改進(jìn),使得在接下來(lái)的車道線檢測(cè)中的準(zhǔn)確性有了一定的提升。并在此基礎(chǔ)上介紹了車道線物理性質(zhì)的識(shí)別,對(duì)車道線的類型識(shí)別和司機(jī)的安全駕駛做出了貢獻(xiàn)。
[Abstract]:Image has always been the main source for people to know and understand the world. In the past, people mainly transmitted the image, but now it is more and more important to process the image and extract the information from it. Edge is the most basic feature of the image, which contains the main information of the image. Edge detection is a key step in image processing. Recognition and matching play an important role. There are many methods for edge detection. In this paper, the edge detection methods of natural images are studied. Firstly, the research background and significance of natural image edge detection methods are introduced, and the research status of edge detection techniques and algorithms are analyzed and summarized. The classical edge detection algorithms are studied, and their basic principles and characteristics are analyzed, and these algorithms are analyzed and compared based on the detection results of natural images. Then the principle of classical ant colony algorithm and the application model based on tsp are introduced, and the principle of edge detection algorithm based on ant colony algorithm is analyzed and expounded. Then, the edge detection algorithm based on basic ant colony and the adaptive distributed threshold strategy are introduced. In this strategy, each ant carries a local threshold and updates dynamically in the image. Then, aiming at the problem that ant random initialization will result in different results in each experiment, and there are more ant effects in non-edge areas, a gradient based uniform ant distribution strategy is proposed in this paper. So that ants in the initial distribution, more distributed in the edge of the region. Finally, the experimental results are compared and analyzed. Finally, the edge detection method is used to detect and recognize the lane line for the urban road image in the natural image. After preprocessing and feature region extraction of the input image, the same input image is processed by a variety of edge detection algorithms, and the experimental results are analyzed and compared. Then, according to the interference background of the image, the characteristics of the lane line are analyzed. An improvement of interference background removal based on contour image is proposed to improve the accuracy of lane detection. On this basis, the physical property recognition of lane line is introduced, which contributes to the type identification of lane line and the safe driving of driver.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2018737