Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Performance Analysis of Commodity Server with Freeware Remote Terminal Application in Homogeneous and Heterogeneous Mutli-computing Environments Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Edge Detection Using Guided Image Filtering and Ant Colony Optimization

verfasst von : Akshi Kumar, Sahil Raheja

Erschienen in: Recent Innovations in Computing

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Edge detection is an important phenomenon in various classes of engineering problems. The classical methods which are based on the kernel designs are not very accurate and edges are falsely detected. Recent methods which are based on soft computing are adaptive in nature, and therefore using soft computing methods accuracy of detected edges can be improved. This paper presents an ant colony optimization-based edge detection process, and where edges are enhanced using guided filtering. The simulation results clearly show that the proposed scheme is much superior to recently proposed edge detection methods.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Towards Recognition of Normal Versus Pneumonia Infected Patients Using Deep Neural Network Technique
Nächstes Kapitel A-VQA: Attention Based Visual Question Answering Technique for Handling Improper Count of Occluded Object
Literatur
1.
Singh, R.K., Shekhar, S., Singh, R.B., Chauhan, V.: A comparative study of edge detection techniques. Int. J. Comput. Appl. 100, 19 (2014)
2.
Maini, R., Aggarwal, H.: Study and comparison of various image edge detection techniques. Int. J. Image Process. (IJIP) 3(1), 1–11 (2009)
3.
Dollar, P., Tu, Z., Belongie, S.: Supervised learning of edges and object boundaries. In: 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 1964–1971 (2006)
4.
Raheja, S., Kumar, A.: Edge detection based on type-1 fuzzy logic and guided smoothening. Evolving Syst. 1–16 (2019)
5.
Dorigo, M., Thomas, S.: Ant Colony Optimization. MIT Press, Cambridge (2004)CrossRef
6.
Jing, T., Yu, W., Xie, S.: An ant colony optimization algorithm for image edge detection. In: Proceedings of the IEEE International, pp. 751–756 (2008)
7.
Lu, D.S., Chen, C.C.: Edge detection improvement by ant colony optimization. Pattern Recogn. Lett. 9, 416–425 (2008)CrossRef
8.
Gupta, C., Gupta, S.: Edge detection of an image based on ant colony optimization technique. Int. J. Sci. Res. (IJSR) 2(6), 1256–1260 (2013)
9.
Raheja, S., Kumar, A.: Edge detection using ant colony optimization under novel intensity mapping function and weighted adaptive threshold. Int. J. Integr. Eng. (to be appear in Feb 2020 issue)
10.
Elad, M.: On the origin of the bilateral filter and ways to improve it. IEEE Trans. Image Process. 11(10), 1141–1151 (2002)MathSciNetCrossRef
11.
He, K., Sun, J., Tang, X.: Guided image filtering. In: European Conference on Computer Vision, pp. 1–14. Springer, Berlin (2010)
12.
Xiao, P., Li, J., Li, J.P.: An improved ant colony optimization algorithm for image extracting. In: Apperceiving Computing and Intelligence Analysis (ICACIA), 2010 International Conference, pp. 248–252 (2010)
13.
Canny, J.: A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 6, 679–698 (1986)
14.
Vincent, O.R., Folorunso, O.: A descriptive algorithm for sobel image edge detection. In: Proceedings of Informing Science & IT Education Conference, vol. 40, pp. 97–107 (2009)
15.
Arbelaez, P., Maire, M., Fowlkes, C., Malik, J.: Contour detection and hierarchical image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 33(5), 898–916 (2011)CrossRef
16.
Lim, J.J., Zitnick, C.L., Dollár, P.: Sketch tokens: a learned mid-level representation for contour and object detection. In: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3158–3165 (2013)
17.
Dollár, P., Zitnick, C.L.: Structured forests for fast edge detection. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1841–1848 (2013)
Metadaten
Titel
Edge Detection Using Guided Image Filtering and Ant Colony Optimization
verfasst von
Akshi Kumar
Sahil Raheja
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Recent Innovations in Computing

Print ISBN: 978-981-15-8296-7

Electronic ISBN: 978-981-15-8297-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8297-4_26