基于多蟻群協(xié)作的遙感圖像特征提取方法

張志龍 楊衛(wèi)平 李吉成

(國防科技大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長沙 410073)

基于多蟻群協(xié)作的遙感圖像特征提取方法

張志龍*楊衛(wèi)平 李吉成

(國防科技大學(xué)ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長沙 410073)

該文提出一種基于多蟻群協(xié)作的遙感圖像特征提取方法。首先建立遙感圖像的多分辨率表示，并在不同分辨率圖像上釋放蟻群。低分辨率圖像上的蟻群以相位一致性作為啟發(fā)信息，高分辨率圖像中的蟻群以梯度強(qiáng)度作為啟發(fā)信息，兩個(gè)蟻群通過共享的信息素矩陣實(shí)現(xiàn)協(xié)作，完成圖像特征檢測。最后根據(jù)信息素矩陣提取圖像特征。由于該方法在不同分辨率上引入了多種啟發(fā)信息，因而能夠提取更加完整和有意義的圖像特征，表現(xiàn)出更強(qiáng)的智能性。

遙感圖像處理；多蟻群協(xié)作；邊緣；特征提??；相位一致性

1 引言

特征提取是遙感圖像分析的基本工作，也是圖像配準(zhǔn)[1]、目標(biāo)識(shí)別[2－4]、云圖識(shí)別[5]等后續(xù)處理的基礎(chǔ)。遙感圖像的特征主要分為光譜特征、紋理特征和幾何特征3類[6,7]。其中，幾何特征又包括邊緣、輪廓、直線等低層幾何特征和建筑物、道路網(wǎng)、復(fù)雜地理空間模式等高層幾何特征[2]。近年來，顯著性成為一種新的遙感特征[8]。遙感圖像通常包含各種噪聲和干擾，噪聲會(huì)影響特征提取的完整性，干擾則會(huì)導(dǎo)致虛假特征的產(chǎn)生。好的特征提取算法應(yīng)當(dāng)具有良好的魯棒性，既能抵抗噪聲的影響得到更加完整的特征，又能避免干擾的影響得到期望的特征，從而更為準(zhǔn)確地反映圖像中有意義的結(jié)構(gòu)信息。

梯度強(qiáng)度是最基本的圖像特征，定位精度高且計(jì)算量小，但是對(duì)亮度和噪聲敏感。相位一致性具有亮度不變性和多尺度分析的優(yōu)點(diǎn)，能夠指示主要圖像特征，但是計(jì)算量較大。從視覺認(rèn)知機(jī)理來分析：圖像特征的顯著度既與梯度強(qiáng)度有關(guān)，又與相位一致性有關(guān)。實(shí)際上，即使梯度強(qiáng)度一般的特征，只要其梯度方向在較大范圍內(nèi)表現(xiàn)出一致性，也會(huì)成為顯著特征；另一方面，盡管圖像中有些位置的梯度強(qiáng)度很強(qiáng)，若其相位一致性較差，在很多圖像分析任務(wù)中也不會(huì)被關(guān)注。這就是相位一致性原理[9,10]。這表明相位一致性對(duì)于圖像特征具有重要的指示作用。

蟻群算法是Dorigo等人[11,12]提出的一種模擬進(jìn)化算法，在旅行商和連續(xù)優(yōu)化問題求解方面取得了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。作為一種群智能算法，蟻群算法具有智能化和并行性等優(yōu)點(diǎn)，非常適于圖像特征提取。國外在這方面的研究主要見文獻(xiàn)[13-18]，其中文獻(xiàn)[13]以圖像灰度的局部方差和相鄰像素的灰度差作為啟發(fā)信息，以感知圖作為螞蟻釋放信息素的空間，根據(jù)信息素分布提取圖像邊緣；文獻(xiàn)[14-17]以圖像灰度的局部方差作為啟發(fā)信息，以像素位置作為螞蟻釋放信息素的空間，通過對(duì)信息素矩陣的閾值處理提取圖像邊緣；文獻(xiàn)[18]以圖像灰度的梯度幅度作為啟發(fā)信息，通過對(duì)信息素矩陣的閾值和細(xì)化處理提取圖像邊緣。國內(nèi)的研究主要見于文獻(xiàn)[19-25]，其中文獻(xiàn)[19-21]采用Sobel算子得到的梯度強(qiáng)度作為啟發(fā)信息，文獻(xiàn)[22]以 Canny邊緣作為啟發(fā)信息，文獻(xiàn)[23]以鄰域內(nèi)8個(gè)方向的灰度變化最大值作為啟發(fā)信息，文獻(xiàn)[24]采用多態(tài)蟻群進(jìn)行搜索并引入了多種啟發(fā)信息。利用蟻群算法提取圖像特征涉及到啟發(fā)信息計(jì)算、信息素增量計(jì)算、螞蟻位置更新等多個(gè)環(huán)節(jié)，現(xiàn)有算法在這些方面存在差異，主要不足在于啟發(fā)信息較為簡單，位置轉(zhuǎn)移時(shí)沒有用禁忌表限制螞蟻的運(yùn)動(dòng)，沒有考慮多個(gè)蟻群協(xié)作的可能性，因而特征提取效果仍存在進(jìn)一步提升的空間。

本文旨在設(shè)計(jì)一種多蟻群協(xié)作的算法結(jié)構(gòu)，基于該結(jié)構(gòu)可以將圖像的梯度強(qiáng)度和相位一致性作為啟發(fā)信息引入蟻群搜索過程，通過共享信息素矩陣的方式實(shí)現(xiàn)蟻群之間的協(xié)作，從而將兩種啟發(fā)信息在特征提取方面的優(yōu)勢結(jié)合起來，形成更為有效的特征提取方法。該方法的新穎之處在于：(1)提出了多蟻群協(xié)作的算法框架；(2)引入了梯度強(qiáng)度和相位一致性兩種啟發(fā)信息，并通過蟻群協(xié)作綜合了兩種信息的優(yōu)勢；(3)通過為每只螞蟻設(shè)置禁忌表避免了螞蟻在局部極值附近的往返運(yùn)動(dòng)，顯著增加了螞蟻個(gè)體的活動(dòng)范圍和整個(gè)蟻群的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文算法的可行性和有效性。

2 蟻群算法的基本原理

群智能算法是通過對(duì)蟻群、蜂群、魚群等社會(huì)性動(dòng)物的群體行為建模來求解問題的計(jì)算過程[11,12]。群體中的每個(gè)成員以一種自組織的方式自動(dòng)行動(dòng)并最終獲得問題的最優(yōu)解。蟻群算法是模擬蟻群的社會(huì)行為建立起來的群智能算法，用以尋找圖中的最短路徑。螞蟻在搜索食物的過程中會(huì)在經(jīng)過的路徑上釋放信息素，其它螞蟻會(huì)追尋信息素的軌跡。在特定路徑上，每只螞蟻依概率pi,j從節(jié)點(diǎn)i移動(dòng)到節(jié)點(diǎn)j：

其中τi,j是路徑i→j上的信息素，ηi,j是路徑i→j上的啟發(fā)信息，α和β分別是信息素τi,j和啟發(fā)信息ηi,j的重要性。

在每一步迭代中，信息素按照式(2)進(jìn)行更新：

其中t是迭代次數(shù)是t時(shí)刻路徑i→j上的信息素，ρ是信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，λi,j是t時(shí)刻路徑i→j上的信息素增量。

信息素增量λi,j有3種常用的計(jì)算模型：

其中Q為信息素強(qiáng)度因子，Lk為第k只螞蟻經(jīng)過路徑的總長度，di,j為路徑i→j的長度。

綜上所述，信息素強(qiáng)度Q，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ，信息素的重要性系數(shù)α，啟發(fā)信息的重要性系數(shù)β是蟻群算法的4個(gè)最重要的控制參數(shù)。

3 基于多蟻群協(xié)作的圖像特征提取方法

通過多蟻群協(xié)作實(shí)現(xiàn)圖像特征提取，涉及到蟻群啟發(fā)信息的選擇、螞蟻運(yùn)動(dòng)規(guī)則的設(shè)計(jì)、信息素的共享和更新方法等多方面的問題。這一節(jié)主要從圖像的相位一致性、多蟻群協(xié)作的算法框架、螞蟻位置的轉(zhuǎn)移方法、信息素的共享和更新方法、邊緣提取過程等方面，對(duì)本文算法進(jìn)行描述。

3.1 圖像的相位一致性

相位一致性理論是1987年Morrone等人[25]在研究馬赫帶現(xiàn)象時(shí)提出的。他們發(fā)現(xiàn)人類視覺感知的圖像特征出現(xiàn)在圖像 Fourier諧波分量疊合最大的相位處，特征類型由相位值決定，并通過理論和實(shí)驗(yàn)證明了相位一致性理論符合人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像特征的認(rèn)知過程。

文獻(xiàn)[25]根據(jù)信號(hào)在局部位置x的Fourier展開系數(shù)給出了相位一致函數(shù)PC的定義：

式中An代表n次Fourier諧波分量的幅度；φn代表n次Fourier諧波分量在位置x處的局部相位；是位置x處所有 Fourier諧波分量的幅度加權(quán)平均局部相位角。相位一致性測度的取值范圍在0和1之間，取值為1意味著存在邊緣特征或線特征，取值為0意味著沒有圖像結(jié)構(gòu)。這種定義的優(yōu)點(diǎn)是概念明晰，缺點(diǎn)是定位精度差、對(duì)噪聲敏感。

文獻(xiàn)[10]提出了一種改進(jìn)的相位一致性計(jì)算方法，根據(jù)Log Gabor小波計(jì)算局部相位。假設(shè)分別表示尺度n和方向o上的偶對(duì)稱和奇對(duì)稱小波，則信號(hào)的響應(yīng)可以表示為：

在尺度n和方向o上的幅度和相位則可以分別表示為：

文獻(xiàn)[10]給出的新的相位一致性測度pc(x)的定義如下：

實(shí)驗(yàn)表明，文獻(xiàn)[10]定義的相位一致性測度具有更顯著的局部響應(yīng)和抗噪性能，在圖像特征強(qiáng)度的描述方面具有更好的性能。本文就以文獻(xiàn)[10]的相位一致性測度作為蟻群的啟發(fā)信息。

3.2 多蟻群協(xié)作的算法框架

本文提出的多蟻群協(xié)作的算法框架包括3個(gè)部分，分別是啟發(fā)信息生成、蟻群優(yōu)化和特征提取，如圖1所示。在啟發(fā)信息生成部分，算法根據(jù)輸入圖像計(jì)算兩種啟發(fā)信息，高分辨率的啟發(fā)信息是圖像的梯度強(qiáng)度，低分辨率的啟發(fā)信息是圖像的相位一致性。在蟻群優(yōu)化部分，算法產(chǎn)生兩個(gè)蟻群，蟻群AC1以高分辨率的梯度強(qiáng)度作為啟發(fā)信息，蟻群AC2以低分辨率的相位一致性作為啟發(fā)信息，AC1和AC2通過共享信息素矩陣τx(t)實(shí)現(xiàn)協(xié)作，共同完成發(fā)現(xiàn)特征的任務(wù)。蟻群優(yōu)化結(jié)束后，進(jìn)入特征提取部分，算法通過對(duì)信息素矩陣τx(t)的處理提取圖像特征。

圖1 多蟻群協(xié)作的算法框架Fig. 1 Flow chat of the proposed algorithm based on multiple ant colonies cooperation

在該算法框架中，發(fā)揮核心作用的是共享的信息素矩陣τx(t)。在圖1中，圍繞τx(t)有5個(gè)箭頭，反映了信息素矩陣與其它算法模塊的關(guān)系。其中，箭頭①表示蟻群AC1釋放信息素，改變信息素矩陣的狀態(tài)；箭頭②表示信息素矩陣影響蟻群AC1中螞蟻個(gè)體的行為；箭頭③表示蟻群AC2釋放信息素改變信息素矩陣的狀態(tài)；箭頭④表示信息素矩陣影響蟻群AC2中螞蟻個(gè)體的行為；箭頭⑤表示在蟻群優(yōu)化結(jié)束后，根據(jù)信息素矩陣提取圖像特征。

3.3 螞蟻的位置轉(zhuǎn)移

本文將離散的2維圖像平面視為螞蟻的活動(dòng)空間，將相鄰像素之間的連線視為螞蟻的運(yùn)動(dòng)路徑，將圖像像素視為螞蟻可以到達(dá)并釋放信息素的位置，通過合理引入啟發(fā)信息、設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)規(guī)則、釋放信息素，實(shí)現(xiàn)蟻群系統(tǒng)的自催化和正反饋機(jī)制，使之具有檢測圖像特征的能力。

本文規(guī)定蟻群中每只螞蟻在每次循環(huán)迭代時(shí)必須運(yùn)動(dòng)，并且只能從其當(dāng)前位置運(yùn)動(dòng)到周圍的8個(gè)位置，即圖2所示的8個(gè)相鄰位置。

為了防止螞蟻在兩個(gè)相鄰位置之間往返移動(dòng)影響算法性能，本文為每只螞蟻建立了禁忌表，記錄螞蟻?zhàn)罱L問過的若干位置。在螞蟻每次移動(dòng)時(shí)，算法會(huì)限制螞蟻回到其曾經(jīng)訪問過的位置，還會(huì)根據(jù)禁忌表評(píng)估螞蟻的活動(dòng)能力并進(jìn)行適當(dāng)處理。禁忌表對(duì)于增強(qiáng)螞蟻的運(yùn)動(dòng)能力、擴(kuò)大螞蟻的運(yùn)動(dòng)范圍具有重要意義。

在蟻群初始化階段，在圖像平面內(nèi)隨機(jī)設(shè)置螞蟻的初始位置并將其禁忌表清空。為了使圖像特征附近盡快聚集較多的螞蟻以加速算法收斂，本文在設(shè)置螞蟻m的初始位置xm時(shí)采用以下方法：

第1步：隨機(jī)生成像素位置xrand和[0,1]區(qū)間的隨機(jī)數(shù)grand；

在蟻群優(yōu)化階段，于每次運(yùn)動(dòng)后對(duì)螞蟻的禁忌表進(jìn)行更新，并根據(jù)禁忌表判斷螞蟻的活力，如果禁忌表限制了螞蟻的所有運(yùn)動(dòng)方向，就重新對(duì)其位置進(jìn)行隨機(jī)初始化并清空禁忌表。

螞蟻個(gè)體對(duì)環(huán)境的感知能力是通過“了解”局部環(huán)境的啟發(fā)信息和環(huán)境中遺留的信息素實(shí)現(xiàn)的。文中算法引入了兩種啟發(fā)信息，蟻群AC1以輸入圖像I(x)的梯度強(qiáng)度g(x)作為啟發(fā)信息，蟻群AC2以輸入圖像I(x)的相位一致性 pc(x)作為啟發(fā)信息。

圖2 螞蟻活動(dòng)鄰域的定義Fig. 2 Neighborhood of an ant

對(duì)于蟻群AC1中的螞蟻m，用k=1,2,…, 8表示其8個(gè)相鄰位置，用τk和gk表示位置k的信息素密度和梯度強(qiáng)度，則螞蟻m轉(zhuǎn)移到位置k的轉(zhuǎn)移概率pm(k)定義為：

其中a1和β1是信息素和梯度強(qiáng)度的重要性系數(shù)，滿足集合A1是螞蟻m可以到達(dá)的所有位置的集合，它是8個(gè)相鄰位置與禁忌表的交集。

螞蟻m根據(jù)轉(zhuǎn)移概率pm(k),k∈A1確定轉(zhuǎn)移位置的方法是：找到轉(zhuǎn)移概率最大值pm(kmax)并生成隨機(jī)數(shù)prand；如果prand≥pTH那么螞蟻m就從當(dāng)前位置轉(zhuǎn)移到位置kmax，否則就隨機(jī)運(yùn)動(dòng)到集合A1中的某個(gè)位置。pTH是隨機(jī)轉(zhuǎn)移概率，它決定了蟻群隨機(jī)運(yùn)動(dòng)的強(qiáng)度。通常，蟻群必須有一定強(qiáng)度的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)才能保證其全局尋優(yōu)能力。

對(duì)于蟻群AC2中的螞蟻n，用l=1,2 …, 8表示其8個(gè)相鄰位置，用τl和pcl表示位置l的信息素密度和相位一致性，則螞蟻n轉(zhuǎn)移到位置l的概率pn(l)定義為：其中α2和β2是信息素和相位一致性的重要性系數(shù)，滿足 0 ＜α2,β2＜1且α2+β2= 1，集合A2是螞蟻n可以到達(dá)的所有位置的集合，它也是8個(gè)相鄰位置與禁忌表的交集。

螞蟻n根據(jù)轉(zhuǎn)移概率pn(l),l∈A2確定轉(zhuǎn)移位置的方法與螞蟻m采用的方法相同，不再贅述。

3.4 信息素的共享和更新

蟻群AC1和蟻群AC2共享著相同的信息素矩陣τx(t)。在每一次循環(huán)迭代時(shí)，蟻群AC1和蟻群AC2先后釋放信息素并對(duì)τx(t)進(jìn)行更新。

那么，t時(shí)刻蟻群AC1新釋放的信息素λx(t)就是所有M只螞蟻釋放的信息素的總和：

那么，t時(shí)刻蟻群AC2新釋放的信息素就是所有N只螞蟻釋放的信息素的總和：

于是，t時(shí)刻的信息素可以通過式(18)所示的更新公式求得：

式中ρ是信息素的揮發(fā)系數(shù)。當(dāng)t=0時(shí)，即在蟻群算法的開始時(shí)刻，通過初始化處理使=ε,ε為一個(gè)小正數(shù)。

當(dāng)蟻群算法完成預(yù)先設(shè)定的T次迭代之后，算法終止。

3.5 特征提取

在蟻群算法的迭代過程結(jié)束之后，本文算法將根據(jù)信息素矩陣τx提取圖像特征，所采取的處理方法包括以下兩個(gè)步驟：

第1步：對(duì)信息素矩陣τx進(jìn)行閾值處理。選擇信息素強(qiáng)度較大的10%的像素作為圖像的邊緣點(diǎn)，從而確定閾值th，并對(duì)τx進(jìn)行二值化處理，得到二值化的邊緣圖bx；

第2步：采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法對(duì)邊緣圖bx進(jìn)行細(xì)化處理，得到單像素寬的邊緣圖ex。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本節(jié)通過實(shí)驗(yàn)分析本文算法的收斂性和特征提取效果。實(shí)驗(yàn)用到一臺(tái)2.0 GHz Intel雙核CPU, 1.0 GB RAM 的計(jì)算機(jī)。各種算法的源代碼采用VC6.0++語言編寫。選用車輪圖像和遙感圖像測試算法性能，基于車輪圖像的實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚍从乘惴▽?duì)不同方向邊緣特征的適應(yīng)性，基于遙感圖像的實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚍从乘惴ㄟM(jìn)行遙感圖像特征提取的實(shí)際效果。

4.1 算法參數(shù)的選擇

假設(shè)實(shí)驗(yàn)圖像的寬度和高度分別為w和h，則蟻群AC1和AC2規(guī)模一般應(yīng)該分別設(shè)置為，揮發(fā)系數(shù)ρ=0.1，最大迭代次數(shù)T=50，隨機(jī)轉(zhuǎn)移概率信息素矩陣的初值重要性系數(shù)都取0.5。需要指出，這組參數(shù)是經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)摸索出來的。

圖3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映了禁忌表對(duì)螞蟻活動(dòng)能力的影響。在實(shí)驗(yàn)中，為每只螞蟻建立的禁忌表可以記錄其前8步到過的位置。圖3(a)和圖3(b)分別顯示了在有無禁忌表的情況下，蟻群AC1中的一只螞蟻在50次迭代中走過的路徑?？梢钥闯觯航杀碛行П苊饬宋浵佋诰植糠秶鷥?nèi)的往返運(yùn)動(dòng)，增加了螞蟻的活動(dòng)范圍和蟻群的搜索能力。

圖 4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映了信息素矩陣τx(t)隨迭代次數(shù)t的變化。由前面的介紹可知，在t=0時(shí)信息素矩陣τx(0)為常值0.1。經(jīng)過1次迭代，在t=1時(shí)蟻群就在主要特征附近釋放了較多的信息素，使主要特征凸顯出來，如圖 4(a)所示。隨著迭代次數(shù)的增加，圖像中主要特征處的信息素不斷增強(qiáng)，并很快在t=20時(shí)達(dá)到穩(wěn)定，如圖4(b)～圖4(f)所示。這個(gè)實(shí)驗(yàn)表明，本文算法實(shí)際需要的迭代次數(shù)遠(yuǎn)小于設(shè)置的最大迭代次數(shù)50次。

4.2 與其它算法的比較

本節(jié)通過實(shí)驗(yàn)比較Sobel算子、Canny算子、相位一致性算法[10]、Etemad算法[18]以及本文算法的特征提取效果。Sobel和Canny算子是常用的特征提取算法，相位一致性算法是一種新的特征提取算法，Etemad算法是目前有代表性的蟻群邊緣檢測算法。通過與這些算法的比較可以反映本文算法的優(yōu)勢和特點(diǎn)。

圖3 禁忌表對(duì)螞蟻活動(dòng)范圍的影響Fig. 3 Influence of the taboo table to ant’s activity

圖4 信息素矩陣 τx (t)隨迭代次數(shù)的變化Fig. 4 Changes of pheromone matrix τx (t) with iteration times

圖5是上述算法對(duì)車輪圖像的特征提取結(jié)果，圖6和圖7是上述算法對(duì)包含港口和道路的遙感圖像的特征提取結(jié)果。通過觀察不難發(fā)現(xiàn)：Canny算子提取的圖像特征盡管較為完整，但是不夠簡潔，包含有大量細(xì)碎的邊緣，主要特征并不突出；Etemad算法沒有得到有意義的圖像特征，主要原因是算法采用了蟻量模型，每只螞蟻在一次運(yùn)動(dòng)后釋放的信息素恒為1，另外沒有引入禁忌表也是影響算法效果的重要原因；Sobel算子和相位一致性算法得到的圖像特征都較為粗大，而且也包含著很多細(xì)碎邊緣，但是相位一致性算法的結(jié)果更為簡潔，主要特征更加突出。相比之下，本文算法得到的圖像特征在簡潔性方面和相位一致性算法相當(dāng)，但是比相位一致性算法的處理結(jié)果更為準(zhǔn)確，同時(shí)比Sobel算子的處理結(jié)果更為精細(xì)。例如，圖6(f)左下方的清晰可見的建筑物輪廓在圖 6(e)中無法辨認(rèn)，在圖6(d)中模糊不清，圖7(f)中道路上清晰可見的車輛在圖7(e)中也無法辨認(rèn)，在圖7(d)中也模糊不清。

根據(jù)這3組實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出結(jié)論：本文算法可以將梯度強(qiáng)度和相位一致性的優(yōu)勢結(jié)合起來，具有對(duì)圖像中主要特征敏感的特點(diǎn)，能夠有效實(shí)現(xiàn)圖像特征的提?。换诒疚乃惴梢越⒏鼮橥暾?、簡潔、精細(xì)的圖像場景描述。

5 結(jié)束語

蟻群算法是一種新型的群智能優(yōu)化算法，在旅行商問題、連續(xù)優(yōu)化問題求解方面都取得了很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。采用蟻群算法檢測圖像邊緣也出現(xiàn)了不少探索性的研究工作。本文提出了一種基于多蟻群協(xié)作的遙感圖像特征提取算法，該算法的新穎性體現(xiàn)在3個(gè)方面：(1)在啟發(fā)信息的設(shè)計(jì)方面，分別以梯度強(qiáng)度和相位一致性作為兩個(gè)蟻群的啟發(fā)信息，提高了蟻群整體的智能水平和處理效果，并將兩種特征提取方法的優(yōu)勢綜合起來；(2)在多蟻群協(xié)作方式的設(shè)計(jì)方面，提出通過共享信息素矩陣的方法實(shí)現(xiàn)蟻群之間的協(xié)作，實(shí)驗(yàn)表明由這種協(xié)作方式得到的信息素矩陣不但能夠快速收斂，而且能夠有效指示主要圖像特征；(3)在螞蟻運(yùn)動(dòng)規(guī)則設(shè)計(jì)方面，通過為每只螞蟻設(shè)置禁忌表記錄其前若干步訪問過的位置，有效避免了螞蟻在局部極值附近的往返運(yùn)動(dòng)，顯著增加了螞蟻個(gè)體的活動(dòng)范圍和整個(gè)蟻群的搜索能力。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法可以將梯度強(qiáng)度和相位一致性的優(yōu)勢結(jié)合起來，具有對(duì)圖像中主要特征敏感的特點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像特征的有效提取。

圖5 對(duì)車輪圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig. 5 Experiment result on test image of wheel

圖6 對(duì)港口遙感圖像的特征提取結(jié)果Fig. 6 Experiment results on remote sensing image of port

圖7 對(duì)道路遙感圖像的特征提取結(jié)果Fig. 7 Experiment results on remote sensing image of main road

[1] Cheng Liang, Li Man-chun, Liu Yong-xue,et al.. Remote sensing image matching by integrating affine invariant feature extraction and RANSAC[J].Computers and Electrical Engineering, 2012, 38(4): 1023-1032.

[2] Inglada J. Automatic recognition of man-made objects in high resolution optical remote sensing images by SVM classification of geometric image features[J].ISPRS Journal of Photogrammetry&Remote Sensing, 2007, 62(3): 236-248.

[3] Yue Peng, Di Li-ping, Wei Ya-xing,et al.. Intelligent services for discovery of complex geospatial features from remote sensing imagery[J].ISPRS Journal of Photogrammetry&Remote Sensing, 2013, 83: 151-164.

[4] Goel L, Gupta D, and Panchal V K. Hybrid bio-inspired techniques for land cover feature extraction: a remote sensing perspective[J].Applied Soft Computing, 2012, 12(2): 832-849.

[5] 陳鵬, 張榮, 劉政凱. 遙感圖像云圖識(shí)別中的特征提取[J]. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 39(5): 484-489.

Chen Peng, Zhang Rong, and Liu Zheng-kai. Feature detection for cloud classification in remote sensing images[J].Journal of University of Science and Technology of China, 2009, 39(5): 484-489.

[6] 楊利民, 胡龍華, 羅鐵良, 等. 常用的幾種遙感圖像特征提取技術(shù)分析[J]. 中國高新技術(shù)企業(yè), 2009, (1): 131-132.

[7] 鄭桂香, 藺啟忠. 遙感圖像分形特征提取與分割[J]. 遙感信息, 2008, (1): 9-15.

Zheng Gui-xiang and Lin Qi-zhong. Fractal feature extraction and segmentation of remote sensing imagery[J].Remote Sensing Information, 2008, (1): 9-15.

[8] 李志成, 秦世引, Laurent I. 遙感圖像的顯著-概要特征提取與目標(biāo)檢測[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 36(6): 659-663.

Li Zhi-cheng, Qin Shi-yin, and Laurent I. Extraction of saliency-gist features and target detection for remote sensing images[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(6): 659-663.

[9] Ma L, Tian J, and Yu W. Visual saliency detection in image using ant colony optimization and local phase coherence[J].Electronics Letters, 2010, 46(15): 1066-1068.

[10] Kovesi P. Image features from phase congruency[J].Journal of Computer Vision Research, 1999, 1(3): 2-27.

[11] Dorigo M, Maniezzo V, and Colorni A. Ant system: optimization by a colony of cooperating agents[J].IEEE Transactions on Systems,Man, and Cybernetics, 1996, B26(1): 29-41.

[12] Dorigo M and Blum C. Ant colony optimization theory: a survey[J].Theoretical Computer Science, 2005, 344(2/3): 243-278.

[13] Zhuang X and Mastorakis N E. Edge detection based on the collective intelligence of artificial swarms[C]. Proceedings of the 4th WSEAS International Conference on Electronic, Signal Processing, and Control, Stevens Point, Wisconsin, USA, 2005: 60-64.

[14] Baterina A V and Oppus C. Image edge detection using ant colony optimization[J].WSEAS Transactions on Signal Processing, 2010, 6(2): 58-67.

[15] Rahebi J and Tajik H R. Biomedical image edge detection using an ant colony optimization based on artificial neural networks[J].International Journal of Engineering Science and Technology, 2011, 3(12): 8211-8218.

[16] Agarwal S. A review paper of edge detection using ant colony optimization techniques[J].International Journal of Latest Research in Science and Technology, 2012, 1(2): 120-123.

[17] Singh J and Vidyarthi A. Digital image edge detection using enhanced ant colony optimization technique[J].International Journal of Computer Applications, 2013, 67(16): 21-24.

[18] Etemada S A and White T. An ant-inspired algorithm for detection of image edge features[J].Applied Soft Computing, 2011, 11(8): 4883-4893.

[19] 于勇, 郭雷. 噪聲圖像中提取邊緣的蟻群搜索算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2008, 30(6): 1271-1275.

Yu Yong and Guo Lei. Ant colony search for edge extraction in noise image[J].Journal of Electronics&Information Technology, 2008, 30(6): 1271-1275.

[20] 王棟, 張涇周. 結(jié)合 Sobel算子的蟻群紅外圖像邊緣檢測[J].河南科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2011, 32(6): 38-41.

Wang Dong and Zhang Jing-zhou. Ant colony based infrared image edge detection integrating Sobel operator[J].Journal of Henan University of Science and Technology:Natural Science, 2011, 32(6): 38-41.

[21] 張景虎, 邊振興. 基于蟻群算法的圖像邊緣檢測研究[J]. 火力與指揮控制, 2010, 35(2): 115-118.

Zhang Jiang-hu and Bian Zhen-xing. Research of image edge detection based on ant colony algorithm[J].Fire Control&Command Control, 2010, 35(2): 115-118.

[22] 詹曉倩, 何坤, 琚生根, 等. 基于改進(jìn)蟻群算法的圖像邊緣檢測[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2010, 47(6): 1265-1271.

Zhan Xiao-qian, He Kun, Ju Sheng-gen,et al.. Image edge detection based on improved ant colony algorithm[J].Journal of Sichuan University(Natural Science Edition), 2010, 47(6): 1265-1271.

[23] 徐金龍, 陳明舉, 昊明. 蟻群算法在圖像邊緣提取中的研究[J].四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2010, 23(2): 209-212.

Xu Jin-long, Chen Ming-ju, and Hao Ming. Research on ant colony algorithm for image edge detection[J].Journal of Sichuan University of Science&Engineering(Natural Science Edition), 2010, 23(2): 209-212.

[24] 張健, 周激流, 何坤, 等. 基于多態(tài)蟻群優(yōu)化的圖像邊緣檢測[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2011, 47(3): 20-22.

Zhang Jian, Zhou Ji-liu, He Kun，et al.. Polymorphic ant colony optimization algorithm in image edge detection[J].Computer Engineering and Applications, 2011, 47(3): 20-22.

[25] Morrone M C and Owens R A. Feature detection from local energy[J].Pattern Recognition Letters, 1987, 6(5): 303-313.

張志龍(1976-)，男，陜西渭南人，2005年獲得國防科技大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員，主要從事紅外精確制導(dǎo)、圖像處理、目標(biāo)識(shí)別等方面的教學(xué)科研工作，發(fā)表論文15篇，獲得國防專利授權(quán)3項(xiàng)，獲得軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，航空科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。現(xiàn)為中國圖形圖像學(xué)會(huì)會(huì)員。

楊衛(wèi)平(1968-)，男，陜西西安人，1998年獲得國防科技大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副教授，主要從事目標(biāo)識(shí)別、紅外精確制導(dǎo)方面的教學(xué)科研工作，發(fā)表論文 20余篇，獲得國防專利授權(quán) 2項(xiàng)，獲得軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2項(xiàng)?，F(xiàn)為宇航學(xué)會(huì)光電委員會(huì)會(huì)員。

李吉成(1970-)，男，湖南隆回人，1998年獲得國防科技大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)為國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院 ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員，博士生導(dǎo)師，863專家，主要從事圖像處理、目標(biāo)識(shí)別、多傳感器信息融合方面的科研工作，發(fā)表論文20余篇，獲得國防專利授權(quán)5項(xiàng)，獲得軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2項(xiàng)。

Remote Sensing Image Feature Extracting Based Multiple Ant Colonies Cooperation

Zhang Zhi-long Yang Wei-ping Li Ji-cheng
(ATR Key Laboratry, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)

This paper presents a novel feature extraction method for remote sensing imagery based on the cooperation of multiple ant colonies. First, multiresolution expression of the input remote sensing imagery is created, and two different ant colonies are spread on different resolution images. The ant colony in the low-resolution image uses phase congruency as the inspiration information, whereas that in the high-resolution image uses gradient magnitude. The two ant colonies cooperate to detect features in the image by sharing the same pheromone matrix. Finally, the image features are extracted on the basis of the pheromone matrix threshold. Because a substantial amount of information in the input image is used as inspiration information of the ant colonies, the proposed method shows higher intelligence and acquires more complete and meaningful image features than those of other simple edge detectors.

Remote sensing image processing; Multiple ant colony cooperation; Edge; Feature extraction; Phase congruency

中國分類號(hào)：TP751

A

2095-283X(2014)01-0092-09

10.3724/SP.J.1300.2014.13129

2013-12-17收到，2014-03-17改回；2014-03-21網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版

國家專項(xiàng)(0404040604)和國家自然科學(xué)基金(61101185, 61302145)資助課題

*通信作者： 張志龍 zhangzhilong13@sina.com