A new method based on particle swarm optimization algorithm for digital images edge detection
Publish place: The first international conference of modern research engineers in electricity and computer
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 636
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CBCONF01_1054
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
Abstract:
Edge detection is one of the most practical image processing. Due to the extensive use of digital images, edge detection of the images is of particular importance. There are different ways to detect edges in an image that, often are facing with problems such as the loss of original image data and the inability to edge detection of on different aspects. Edge detection using Metaheuristic Algorithms has been the attention of many researchers in recent years. Particle swarm optimization is a population-based meta-heuristic method, so that mimics from birds' exploratory behavior to find solutions to optimization problems. In this paper, a method based on particle swarm optimization algorithm (PSO) is provided to detect digital images edges. Edge detection is done in the proposed method using block variance calculation and image segmentation. Proposed method has been implemented to increase the accuracy of edge detection. In the proposed algorithm, fuzzy systems can be also used. The proposed method has been done in MATLAB environment and several samples have been tested. The results indicate good and remarkable performance proposed method in edge detection.
Keywords:
Authors
Mir Ramin Alavi Sarv Aghaji
Department of Computer, Ardabil Branch, Islamic Azad University , Ardabil, Iran
Hasan Hosseinzadeh
Department of Mathematics, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
Masoud Bekravi
Department of Computer, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :