在蚁群算法的基础上针对大米轮廓检测提出了一种改进的边缘检测蚁群算法。该算法能有效地检测出米粒的边缘信息，解决了传统大米颗粒检测方法的不稳定和不精确等问题。与此同时，还将其结果与原蚁群算法、Roberts、Sobel和Prewitt等边缘检测算子对图像处理的结果进行了研究对比，实验结果表明，采用改进的边缘检测蚁群算法对大米粒形的检测效果较好，正确率较高，且具有适应性强、效率高等特点。

为了提高图像的边缘检测性能，将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理，提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值，使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节，具有较好的检测效果。

为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。