Hybridizing Ant Colony Optimization Algorithm for Optimizing Edge-Detector Techniques
DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v11n2a1320الكلمات المفتاحية:
swarm، swarm intelligent، edge detection، ant colony optimization، ACO، Canny edge detectionالملخص
Ant colony optimization is a swarm intelligent algorithm that mimics the ant behaviors to optimize solutions for hard optimization problems. Over years Ant-based algorithms have been used in solving different problems including: Traveling Salesman Problem (TSP), Wireless Sensors Network (WSN), Benchmark Problem, and it has been used in various image processing applications. In the image processing fields various techniques have been used to detect edges in a digital image such as Canny and Sobel edge detectors. This Study, proposed a hybridized Ant Colony Optimization algorithm for optimizing the edge detector quality. The proposed method initializes its attribute matrix and the information at each pixel routed by ants on the input image. Experimental results show the results of the proposed algorithm and compare the results with the original built-in MATLAB edge detection method called Canny and the results of basic Aco edge detector. All three algorithms tested in different images and the MSE and PNSR are calculated before and after applying Gaussian noise. Based on the Experimental results obtained by the three used methods (Canny Edge Detector, Ant Colony Optimization, and Hybrid Aco-Canny), the proposed Hybrid ACO-CANNY methods was the best method for detecting edges.
التنزيلات
المراجع
Acharjya, P. P., Das, R., & ρ, D. G. (2012). Study and Comparison of Different Edge Detectors for Image Segmentation. Global Journal of Computer Science and Technology Graphics & Vision, 12(13), 29-32.
Almufti, S. M. (2017). Using Swarm Intelligence for solving NP-Hard Problems. Academic Journal of Nawroz University, 6(3), 46-50. doi:https://doi.org/10.25007/ajnu.v6n3a78
Almufti, S. M. (2019). Historical survey on metaheuristics algorithms. International Journal of Scientific World, 1-12. doi:10.14419/ijsw.v7i1.29497
Almufti, S. M. (2021). The novel social spider optimization algorithm: overview, modifications, and applications. ICONTECH international journal of surveys, engineering, technology, 5(2), 35-51. doi:10.46291/ICONTECHvol5iss2pp32-51
Bahrami, M., Haddad, O. B., & Chu, X. (2017). Cat Swarm Optimization (CSO) Algorithm. In Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms (pp. 9-18). Springer, Singapore. doi:https://doi.org/10.1007/978-981-10-5221-7_2
Boyat, A. K., & Joshi, K. (2015). A REVIEW PAPER: NOISE MODELS IN DIGITAL IMAGE PROCESSING. Signal & Image Processing : An International Journal (SIPIJ), 63-75. doi:10.5121/sipij.2015.6206
Canny, J. (1986). A Computational Approach to Edge Detection. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 8(9).
Ding, L., & Goshtasby, A. (2001). On the Canny edge detector. Pattern Recognition, 721}725.
Dorigo, M. (2004). Ant Colony Optimization. doi:ISBN 0-262-04219-3
Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory. Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science (pp. 39-43). IEEE.
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (1992). Digital Image Processing.
Ihsan, R. R., Almufti, S. M., & Marqas, R. B. (2020). A Median Filter With Evaluating of Temporal Ultrasound Image for Impulse Noise Removal for Kidney Diagnosis. Journal of Applied Science and Technology Trends, 71-77. doi:10.38094/jastt1217
Kanugo, S., & Mekala, A. M. (2016). Particle Swarm Optimization based Edge Detection Algorithms for Computer Tomography Images. Indian Journal of Science and Technology, 9(37), 1-8. doi:10.17485/ijst/2016/v9i37/102133
Karaboga, D. (2005). AN IDEA BASED ON HONEY BEE SWARM FOR NUMERICAL OPTIMIZATION., (pp. 1-10).
Krishnanand, K., & Ghose, D. (2009). Glowworm swarm optimization for simultaneous capture of multiple local optima of multimodal functions. Swarm Intell, 87–124. doi:10.1007/s11721-008-0021-5
Li, Y. (2010). Solving TSP by an ACO-and-BOA-based hybrid algorithm. 22-24. doi:10.1109/ICCASM.2010.5622108
Lu, D. S., & Chen, C. C. (2008). Edge detection improvement by ant colony optimization. Pattern Recognition Letters, 416-425.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software, 46-61. doi:https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007
Rafsanjani, M. K., & Varzaneh, Z. A. (2015). Edge detection in digital images using Ant Colony Optimization. Computer Science Journal of Moldova, 33(3(69)), 343-359.
Rana, D., & Dalai, S. (2014). Review on Traditional Methods of Edge Detection to Morphological based Techniques. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5915-5920.
Saeed, V. A., Almufti, S. M., & Marqas, R. B. (2019). Taxonomy of bio-inspired optimization algorithms. Journal of Advanced Computer Science & Technology, 23-31. doi:DOI: 10.14419/jacst.v8i2.29402
Yang, X.-S. (2010). A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm. Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010), (pp. 1-10). Retrieved from https://arxiv.org/abs/1004.4170
Yazdani, M., & Jolai, F. (2016). Lion Optimization Algorithm (LOA): A nature-inspiredmetaheuristic algorithm. Journal of Computational Design and Engineering, 3, 24-36. doi:10.1016/j.jcde.2015.06.003
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2022 Saman Mohammed Abdulrahman
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]