QPSO算法实现图像边缘检测

作     者：费赓柢 李岳阳 孙俊 FEI Gengdi;LI Yueyang;SUN Jun

作者机构：江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 

出 版 物：《江南大学学报（自然科学版）》 (Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition)　)

年 卷 期：2015年第14卷第2期

页      面：127-135页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61170119) 中央高校基本科研业务费专项项目(JUSRP211A38) 

主　　题：量子行为粒子群优化算法 边缘检测 自适应神经模糊推理系统 脉冲噪声 

摘      要：文中提出一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的图像边缘检测算法。该算法将4个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)子检测器和一个后处理块组成一个图像边缘检测器。每个ANFIS子检测器都是一个4输入单输出的一阶Sugeno模糊推理系统。ANFIS中的前提参数用QPSO优化,结论参数用线性最小二乘法优化。新算法特色在于能有效地提取噪声图像中的边缘信息而无需进行图像滤波预处理过程。仿真实验结果表明,新算法提取边缘信息的能力明显优于传统的边缘检测算法。