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针对云图像边缘检测算法中由于噪声的存在导致边缘定位精确度降低,边缘信息丢失和虚假边缘等问题,提出了一种Hough变换(Hough Transform,HT)耦合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)云图像边缘检测算法.先将需处理图像进行HT,消除噪声和线段间隔对图像边缘的影响;其次,对图像像素梯度和像素圆形邻域统计均值的差值进行计算,定义二者之间的权重函数,并作为蚁群的信息素和启发信息;最后,利用蚁群优化算法,引导蚁群搜索图像边缘,从而完成云图像边缘提取.实验表明:与当前