用于边缘检测的蚁群算法答案

【问题标题】：Ant Colony Algorithm for Edge Detection用于边缘检测的蚁群算法
【发布时间】：2012-09-04 22:54:02
【问题描述】：

我是图像处理的新手，目前正在研究蚁群算法如何用于特征检测。我浏览了 Wiki 中的文章，我了解了它们如何追踪从一个节点到另一个节点的最短路径。但是有人能告诉我这在边缘检测中有何用处吗？

【问题讨论】：

你指的是哪个维基？
描述许多受自然启发的算法的好书就在这里。您可以免费下载。（免责声明：我没有隶属关系）cleveralgorithms.com/nature-inspired/swarm/…

【解决方案1】：

对您的蚂蚁进行编程，以便它们在图像渐变上沉积更多信息素。一段时间后，它们将倾向于跟随图像边缘。经过多次迭代，您的信息素图就是您的边缘图。在我看来，ACO 可能不是目前最快的算法，但它的行为很有趣。

【讨论】：

感谢您的回复。但我仍然很困惑。我不明白他们如何倾向于在其他区域的高梯度像素（边缘）上积累，记住他们选择从起点到目标的最短路径。 some1 可以把它分解成简单的步骤吗？我知道我很天真，但请尝试帮助我。提前致谢。
-“蚂蚁如何倾向于在高梯度像素（边缘）上积累？”你调整他们的信息素存款，让他们这样做。 -“蚂蚁选择从起点到目的地的最短路径”：不，它们什么都不选择，但这是在信息素沉积率均匀时观察到的行为。