基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法、装置及介质

摘要

本发明公开了一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法、装置及介质，包括将待检测图像转换为灰度图像；确定灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并划分得到为两个像素集合；将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为目标像素的边缘强度；根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；将目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；根据最佳边缘强度阈值、种群规模、问题维度、初始样本矩阵、适应度函数和循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；根据边缘像素点，输出图像边缘检测结果。本发明提高了精度和收敛速度，可广泛应用于图像处理技术领域。

权利要求

1.一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法，其特征在于，包括：将待检测图像转换为灰度图像；

确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果；

所述根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值，包括：根据预设的初始边缘强度阈值，将图像像素分为第一像素集合和第二像素集合；

计算所述灰度图像中所有像素的第一平均边缘强度，并且计算所述第一像素集合和所述第二像素集合的第二平均边缘强度；

根据所述第一平均边缘强度和所述第二平均边缘强度计算边缘强度方差；

根据所述边缘强度方差确定所述最佳边缘强度阈值。

2.根据权利要求1所述的基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点，包括：根据所述适应度函数、所述种群规模和所述初始样本矩阵，计算碰撞刚体的质量；

对所述碰撞刚体的质量进行降序排列，等分成数量相同的静态组和动态组两组；

初始化静态组的速度以及初始化动态组的速度；

根据所述碰撞刚体的质量，对所述静态组的速度和动态组的速度进行更新；

根据更新后的静态组的速度和动态组的速度，更新碰撞以后刚体的位置；

根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点。

3.根据权利要求2所述的基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点，包括：对于种群中任一样本，当该样本的边缘强度大于边缘强度阈值时，将该样本对应位置的像素标记为边界点；

在所述边界点的目标范围内选取一个新的候选样本替换所述样本。

4.一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测装置，其特征在于，包括第一模块，用于将待检测图像转换为灰度图像；

第二模块，用于确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

第三模块，用于确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

第四模块，用于将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

第五模块，用于根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

第六模块，用于初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

第七模块，用于将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

第八模块，用于根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

第九模块，用于根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果；

其中，所述第五模块具体用于：根据预设的初始边缘强度阈值，将图像像素分为第一像素集合和第二像素集合；

计算所述灰度图像中所有像素的第一平均边缘强度，并且计算所述第一像素集合和所述第二像素集合的第二平均边缘强度；

根据所述第一平均边缘强度和所述第二平均边缘强度计算边缘强度方差；

根据所述边缘强度方差确定所述最佳边缘强度阈值。

5.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如权利要求1至3中任一项所述的方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1至3中任一项所述的方法。

说明书

基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法、装置及介质

技术领域

[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法、装置及介质。

背景技术

[0002] 图像边缘检测技术是图像分割和提取的重要手段，通过图像区域的边缘、轮廓以及形状获取大量的图像特征信息。是图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等领域中
广泛应用的基础，是一个非常重要的研究课题，在物体识别、视觉跟踪、工业检测、公共管
理、军事科技等领域有广泛的应用。

[0003] 图像成像过程中往往不可避免会呈现出一定的模糊和变形，这给边缘检测变带来困难，人们因此一直致力于构造具有良好性质的边缘检测算子。传统边缘检测与提取的主
要手段包括基于图像灰度分布梯度的Robert算子，Sobel算子、Log等。这些算子计算简单、
容易实现，但是由于边缘本身的复杂性，这些算子在抗噪性能方面效果不够理想。新的理论
工具在图像边缘检测上得到更广泛的研究与应用，人们又相继提出了基于形态学的边缘检
测技术，基于神经网络的检测技术、基于模糊理论的检测技术、基于遗传算法的检测技术、
基于卷积神经网络的边缘检测技术等。

[0004] 群智能优化是一种使用群体的随机搜索算法，它模仿昆虫、鸟类、鱼类等群体演化多样性和行为指向性的机制，不需要目标函数导数，可以用来近似求解一些难以直接求解
的优化问题，近些年在产品或系统的优化设计中得到广泛的应用。其中，基于刚体碰撞群智
能优化算法，模拟动力学刚体碰撞的动量守恒原理，寻找目标函数最优解，实现简单，算法
精度高，收敛速度快。

[0005] 因此，将刚体碰撞群智能优化算法应用于图像边缘检测，定义合理的确定边缘像素点的优化目标，构建一套新的具备良好抗噪性能的边缘检测方法并且能很好地适应复杂
边缘具有重要意义。

发明内容

[0006] 有鉴于此，本发明实施例提供一种精度高且速度快的，基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法、装置及介质。

[0007] 本发明的一方面提供了一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法，包括：

[0008] 将待检测图像转换为灰度图像；

[0009] 确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

[0010] 确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

[0011] 将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

[0012] 根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

[0013] 初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

[0014] 将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

[0015] 根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

[0016] 根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果。

[0017] 可选地，所述根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值，包括：

[0018] 根据预设的初始边缘强度阈值，将图像像素分为第一像素集合和第二像素集合；

[0019] 计算所述灰度图像中所有像素的第一平均边缘强度，并且计算所述第一像素集合和所述第二像素集合的第二平均边缘强度；

[0020] 根据所述第一平均边缘强度和所述第二平均边缘强度计算边缘强度方差；

[0021] 根据所述边缘强度方差确定所述最佳边缘强度阈值。

[0022] 可选地，所述根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点，包
括：

[0023] 根据所述适应度函数、所述种群规模和所述初始样本矩阵，计算碰撞刚体的质量；

[0024] 对所述碰撞刚体的质量进行降序排列，等分成数量相同的静态组和动态组两组；

[0025] 初始化静态组的速度以及初始化动态组的速度；

[0026] 根据所述碰撞刚体的质量，对所述静态组的速度和动态组的速度进行更新；

[0027] 根据更新后的静态组的速度和动态组的速度，更新碰撞以后刚体的位置；

[0028] 根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点。

[0029] 可选地，所述根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点，包括：

[0030] 对于种群中任一样本，当该样本的边缘强度大于边缘强度阈值时，将该样本对应位置的像素标记为边界点；

[0031] 在所述边界点的目标范围内选取一个新的候选样本替换所述样本。

[0032] 本发明实施例另一方面还提供了一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测装置，包括：

[0033] 第一模块，用于将待检测图像转换为灰度图像；

[0034] 第二模块，用于确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

[0035] 第三模块，用于确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

[0036] 第四模块，用于将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

[0037] 第五模块，用于根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

[0038] 第六模块，用于初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

[0039] 第七模块，用于将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

[0040] 第八模块，用于根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

[0041] 第九模块，用于根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果。

[0042] 本发明实施例另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

[0043] 所述存储器用于存储程序；

[0044] 所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

[0045] 本发明实施例另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

[0046] 本发明实施例另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前面所述的方法。

[0047] 本发明的实施例将待检测图像转换为灰度图像；确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；确定每个目标像素沿所
述候选边缘方向的边缘强度；将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的
边缘强度；根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；初始化种群规模和问题维度，并产生
初始样本矩阵；将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；根据所述最
佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所
述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；根据所述边缘像素点，输出图像边缘
检测结果。本发明提高了精度和收敛速度。

附图说明

[0048] 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于
本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他
的附图。

[0049] 图1是本发明实施例提供的一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法流程图；

[0050] 图2（a）是本发明实施例提供的NW‑SE方向及W‑E方向像素集合划分示意图；

[0051] 图2（b）是以像素（i,j）为中心定义的方位；

[0052] 图2（c）是像素（i,j）集合划分的四个方位；

[0053] 图3是本发明实施例需要边缘检测的原始图像和使用基于刚体碰撞优化算法的边缘检测结果示意图；

[0054] 图4是本发明实施例使用传统经典边缘检测方法得到的结果示意图。

具体实施方式

[0055] 为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并
不用于限定本申请。

[0056] 针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于刚体碰撞群智能优化算法的图像边缘检测方法，该方法有较好的适应性，能提供良好的边缘检测结果。基于4个方向的灰度
导数，建立图像边缘强度矩阵。模仿刚体碰撞过程中的含一定能量损失的动量守恒原理，寻
找和定位以灰度导数为基础定义的边缘强度较大的像素点，标记为边缘像素点。不依赖传
统一些图像检测方法所使用的滤波器降噪技术，提供了一条图像边缘检测的新思路，是现
有图像边缘检测方法的扩展

[0057] 具体地，本发明实施例提供了一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法，包括：

[0058] 将待检测图像转换为灰度图像；

[0059] 确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

[0060] 确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

[0061] 将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

[0062] 根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

[0063] 初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

[0064] 将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

[0065] 根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

[0066] 根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果。

[0067] 可选地，所述根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值，包括：

[0068] 根据预设的初始边缘强度阈值，将图像像素分为第一像素集合和第二像素集合；

[0069] 计算所述灰度图像中所有像素的第一平均边缘强度，并且计算所述第一像素集合和所述第二像素集合的第二平均边缘强度；

[0070] 根据所述第一平均边缘强度和所述第二平均边缘强度计算边缘强度方差；

[0071] 根据所述边缘强度方差确定所述最佳边缘强度阈值。

[0072] 可选地，所述根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点，包
括：

[0073] 根据所述适应度函数、所述种群规模和所述初始样本矩阵，计算碰撞刚体的质量；

[0074] 对所述碰撞刚体的质量进行降序排列，等分成数量相同的静态组和动态组两组；

[0075] 初始化静态组的速度以及初始化动态组的速度；

[0076] 根据所述碰撞刚体的质量，对所述静态组的速度和动态组的速度进行更新；

[0077] 根据更新后的静态组的速度和动态组的速度，更新碰撞以后刚体的位置；

[0078] 根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点。

[0079] 可选地，所述根据新的碰撞刚体的位置，确定边缘像素点，包括：

[0080] 对于种群中任一样本，当该样本的边缘强度大于边缘强度阈值时，将该样本对应位置的像素标记为边界点；

[0081] 在所述边界点的目标范围内选取一个新的候选样本替换所述样本。

[0082] 本发明实施例另一方面还提供了一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测装置，包括：

[0083] 第一模块，用于将待检测图像转换为灰度图像；

[0084] 第二模块，用于确定所述灰度图像中任一像素对应的候选边缘方向，并根据像素宽范围划分得到为两个像素集合；

[0085] 第三模块，用于确定每个目标像素沿所述候选边缘方向的边缘强度；

[0086] 第四模块，用于将各个候选边缘方向中最大的边缘强度作为所述目标像素的边缘强度；

[0087] 第五模块，用于根据最大化方差法确定最佳边缘强度阈值；

[0088] 第六模块，用于初始化种群规模和问题维度，并产生初始样本矩阵；

[0089] 第七模块，用于将所述目标像素的边缘强度作为适应度函数，并设置循环次数；

[0090] 第八模块，用于根据所述最佳边缘强度阈值、所述种群规模、所述问题维度、所述初始样本矩阵、所述适应度函数和所述循环次数，采用刚体碰撞优化算法确定边缘像素点；

[0091] 第九模块，用于根据所述边缘像素点，输出图像边缘检测结果。

[0092] 本发明实施例另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

[0093] 所述存储器用于存储程序；

[0094] 所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

[0095] 本发明实施例另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

[0096] 本发明实施例另一方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前面所述的方法。

[0097] 下面结合说明书附图，对本发明的具体实现原理进行详细说明：

[0098] 图1是本实施例提供的一种基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法流程图，共包括6个步骤，具体如下：

[0099] S1、导入待检测图像，将其转换为灰度图像，以 表示该数字灰度图像，图像大小为 ， 为 处像素灰度值。

[0100] S2、考虑 处可能成为边缘的四个方向（如图2(b)所示）， （如图2(c)所示），将 邻域1个像素宽范围内以边缘像素为界，划分成两侧部分元素重叠的集合，
例如 方向（如图2(a)所示）：

[0101]

[0102] 按照同样的方法对其它三个方向分别划分集合：

[0103]

[0104]

[0105] S3、定义目标沿d方向 的边缘强度 ：

[0106]

[0107]

[0108]

[0109]

[0110] 其中， 为边缘垂直的两侧方向， 为两个方向像素集合灰度的平均差异，为集合内灰度的平均差异， 为以边缘为界划分的两侧像素集合， 为
集合中的元素， 为差异修正系数。

[0111] S4、选择四个方向的最大边缘强度作为 位置像素的边缘强度 ，即

[0112]

[0113] 其中,  分别为 位置像素沿着四个方向的边缘强度；

[0114] S5、按照最大化方差的原则确定最佳边缘强度阈值 ；

[0115] S6、刚体碰撞优化算法确定像素边缘点；

[0116] S7、输出边缘检测结果。

[0117] 该步骤S5中以优化算法求解目标函数确定最佳边缘强度阈值 ，包括以下步骤：

[0118] S5‑1、假定边缘强度阈值为t，将图像像素分为两类 和；

[0119] S5‑2、计算图像像素总的平均边缘强度 ：

[0120]

[0121] S5‑3、计算 和 集合像素的平均边缘强度 和 ：

[0122]

[0123] 其中， 和 分别表示 和 集合中元素的个数；

[0124] S5‑4、图像类之间像素的边缘强度方差为：

[0125]

[0126] 其中， 为 集合像素占图像的比例；

[0127] S5‑5、以优化算法求解目标函数确定最佳边缘强度阈值 ：

[0128]

[0129] 该步骤S6中刚体碰撞优化算法确定边缘像素点，包括以下步骤：

[0130] S6‑1、初始化碰撞刚体粒子种群规模 ，问题的维度 ，随机产生 初始碰撞刚体样本矩阵 ，其中每一行代表一个样本，设置循环次数 ，选择边缘强度作为适应度
函数 ；

[0131] S6‑2、计算碰撞刚体 的质量 ：

[0132]

[0133] S6‑3、将碰撞刚体排序，按照质量降序排列，等分成数量相同的静态组和动态组两组，初始化碰撞前静态组的速度：

[0134]

[0135] S6‑4、初始化动态组的速度：

[0136]

[0137] S6‑5、更新碰撞之后静态组和动态组的速度：

[0138]

[0139] 其中， ， 为算法迭代次数；

[0140] S6‑6、更新碰撞以后刚体的位置 ：

[0141]

[0142] 其中， 为 [‑1,1]之间的随机数；

[0143] S6‑7、对于种群 中的任一第 个样本 ，若其边缘强度值大于边缘强度阈值 ，则将 对应位置的像素标记为边界点，并在其宽度为 的范围内随机选取一
个新的候选样本替换种群中的 ；

[0144] S8、步骤S6‑2 S6‑7循环 次。~

[0145] 下面以一张人像图像（如图3中的(a)所示）的边缘检测应用实例对本发明进行进一步阐述。该基于刚体碰撞优化算法的图像边缘检测方法包括以下步骤：

[0146] S1、导入待检测图像，将其转换为灰度图像，以 表示该数字灰度图像，图像大小为 ， 为 处像素灰度值。

[0147] S2、考虑 处可能成为边缘的四个方向， ，将 邻域1个像素宽范围内以边缘像素为界，划分成两侧部分元素重叠的集合，例如 方向：

[0148]

[0149] 按照同样的方法对其它三个方向分别划分集合：

[0150]

[0151] S3、定义目标沿d方向 的边缘强度 ：

[0152]

[0153] 其中， 为边缘垂直的两侧方向， 为两个方向像素集合灰度的平均差异， 为集合内灰度的平均差异， 为以边缘为界划分的两侧像素集合， 为
集合中的元素， 为差异修正系数。

[0154] S4、选择四个方向的最大边缘强度作为 位置像素的边缘强度 ，即

[0155]

[0156] 其中， 分别为 位置像素沿着四个方向的边缘强度；

[0157] S5、按照最大化方差的原则确定最佳边缘强度阈值 ；

[0158] S6、刚体碰撞优化算法确定像素边缘点；

[0159] S7、输出边缘检测结果。

[0160] 其中，步骤S5中以优化算法求解目标函数确定最佳边缘强度阈值 ，包括以下步骤：

[0161] S5‑1、假定边缘强度阈值为 ，将图像像素分为两类 和；

[0162] S5‑2、计算图像像素总的平均边缘强度 ：

[0163]

[0164] S5‑3、计算 和 集合像素的平均边缘强度 和 ：

[0165]

[0166] 其中， 和 分别表示 和 集合中元素的个数；

[0167] S5‑4、图像类之间像素的边缘强度方差为：

[0168]

[0169] 其中， 为 集合像素占图像的比例；

[0170] S5‑5、以优化算法求解目标函数确定最佳边缘强度阈值 ：

[0171]

[0172] 其中，步骤S6中刚体碰撞优化算法确定边缘像素点，包括以下步骤：

[0173] S6‑1、初始化碰撞刚体粒子种群规模 ，问题的维度 ，随机产生 初始碰撞刚体样本矩阵 ，其中每一行代表一个样本，设置循环次数 ，选择边缘强度
作为适应度函数 ；

[0174] S6‑2、计算碰撞刚体 的质量 ：

[0175]

[0176] S6‑3、将碰撞刚体排序，按照质量降序排列，等分成数量相同的静态组和动态组两组，初始化碰撞前静态组的速度：

[0177]

[0178] S6‑4、初始化动态组的速度：

[0179]

[0180] S6‑5、更新碰撞之后静态组和动态组的速度：

[0181]

[0182] 其中， ，为算法迭代次数；

[0183] S6‑6、更新碰撞以后刚体的位置 ：

[0184]

[0185] 其中， 为 [‑1,1]之间的随机数；

[0186] S6‑7、对于种群 中的任一第 个样本 ，若其边缘强度值大于边缘强度阈值 ，则将 对应位置的像素标记为边界点，并在其宽度为 的范围内随机选取
一个新的候选样本替换种群中的 ；

[0187] S8、步骤S6‑2 S6‑7循环 次。~

[0188] 本实施例中所公开的基于刚体碰撞优化算法的边缘检测方法与其它各经典边缘检测方法得到的结果如图3中的(b)和图4所示，从图3中的（b）和图4可以看出，所公开的基
于刚体碰撞优化算法的边缘检测方法，在未使非极大值抑制等措施的情况下，边缘检测效
果比Canny略差，达到甚至超过了其它Sobol、Roberts、Prewitt等方法的边缘检测效果，图
像轮廓特征更清晰和明显，提供了一条图像边缘检测的新途径。

[0189] 综上所述，本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

[0190] （1）本发明建立在刚体碰撞群智能优化算法基础上，边缘像素点的搜索算法参数简单，易于实现。

[0191] （2）本发明基于4个方向的灰度导数，建立图像边缘强度矩阵，将边缘点附近的小规模局部搜索和大量的全局搜索相结合，保证了该边缘检测方法不会陷入局部边缘点，找
到最重要的图像全局边缘特征。

[0192] （3）本发明将刚体碰撞群智能优化算法应用于图像边缘检测，扩展了群智能算法在图像分析与处理问题中的有效性和通用性，对图像分析与处理领域有重要的意义。

[0193] 在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体
上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和
描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不
限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被
改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

[0194] 此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块
中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理
解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考
虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的
常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无
需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特
定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及
其等同方案的全部范围来决定。

[0195] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说
对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计
算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个
人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存
储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0196] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供
指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执
行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设
备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传
输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装
置。

[0197] 计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器
（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存
储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的
介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其
他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

[0198] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件
或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下
列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路
的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场
可编程门阵列（FPGA）等。

[0199] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不
一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何
的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0200] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本
发明的范围由权利要求及其等同物限定。

[0201] 以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些
等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。