图像边缘是图像的基本特征之一,是人们认识图像、分析图像、处理图像的关键信息。通过几十年的研究,人们已经提出许多边缘检测的方法,这些检测方法各有其特点,但是由于图像本身存在很大差异,使得边缘检测方法通用性不强,检测效果不理想。因此,图像边缘检测仍然是数字图像处理和计算机视觉领域中的热点和难点,利用新的技术和方法研究新的边缘检测方法具有非常重要的现实意义。蚁群算法是一种智能的仿生优化算法,该算法具有鲁棒性、并行性、分布性、全局寻优、易于与其他优化算法相结合等优点,能够在较短时间内找到问题的最优解。因此,把蚁群算法应用到图像边缘检测中。实验表明,蚁群算法可以完成各种图像的边缘检测,但是图像边缘检测效果不理想,存在许多问题。为了解决蚁群算法存在收敛速度慢、易出现停滞现象等问题,本文提出一种具有感知功能和可变步长的蚁群图像边缘检测算法,在该算法中,蚂蚁具有感知功能,首先随机检测出一个边缘点,以该点为起点,利用感知功能去感知该点领域中其他边缘点,从而找到一个完整、连续的边缘。在寻找边缘点的过程中,为了提高搜索效率,提出了变步长策略,蚂蚁可以根据实际情况去感知周围节点,如果有边缘点,可以采用小步长,否则,采用大步长。这样,蚂蚁的搜索更加灵活、加快蚂蚁搜索边缘的过程。仿真实验表明,该算法可以减少蚂蚁在进行图像边缘搜索时的无关移动计算、提高边缘检测效果,明显缩短边缘检测时间。为了解决蚁群图像边缘检测时,大量蚂蚁会在图像的非边缘区域进行许多无关移动问题,本文提出了—种具有侦察和感知能力的图像边缘检测蚁群算法,该算法的第一个阶段是侦察蚂蚁先进行侦察,排除图像中大量的非边缘区域,同时释放信息素。第二阶段是觅食蚁搜索边缘过程,根据信息素浓度,同时许多非边缘区域已经被排除,觅食蚁搜素边缘效率明显提高,仿真实验表明,该算法运行速度更快,效率更好。