[发明专利]一种基于粒子群算法的图像边缘检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于粒子群算法的图像边缘检测方法，其特征在于，包括：

利用粒子群算法求解图像边缘检测的最优灰度阈值，并在求解时根据迭代次数的增加逐步减小粒子群算法的惯性权重；

根据所述最优灰度阈值对所述图像进行边缘检测。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述利用粒子群算法求解图像边缘检测的最优灰度阈值，并在求解时根据迭代次数的增加逐步减小粒子群算法的惯性权重包括：

S21，设定粒子群算法的参数，以对所述图像应用粒子群算法，获取所述图像边缘检测的最优灰度阈值；

S22，调整粒子群算法的惯性权重，以使所述惯性权重根据迭代次数的增加逐步减小；

S23，计算每个粒子的适应度；

S24，根据所述适应度，更新各个粒子的局部最优灰度阈值和粒子群的全局最优灰度阈值；

S25，根据所述惯性权重，更新每个粒子的速度和位置；

S26，检测粒子群算法当前的迭代次数是否到达预设的迭代次数；若没有，返回步骤S22，若达到，确定最优灰度阈值。

3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的图像边缘检测方法，其特征在于，在步骤S22中，所述惯性权重的调整公式为：

ω = ω m i n + ( ω m a x - ω m i n ) . exp [ - ( c . t t m a x ) 2 2 ] ]]>

式中，ω为调整后的惯性权重，tmax为预设的迭代次数，t为当前的迭代次数，ωmax为预设的最大惯性权重值，ωmin为预设的最小惯性权重值，c为调控参数。