为了解决传统蚁群图像边缘检测算法中需要多次循环迭代、重复计算的问题,本文提出了一种基于具有感知功能的蚁群图像边缘检测算法。该算法中,蚂蚁先以随机检测策略随机检测出一个边缘点,然后,蚂蚁以该边缘点为起点,以感知搜索策略去感知该边缘点邻域其它边缘点,最终扩充为一条较为连续,完整的边缘。由于蚂蚁不再是基于信息素的移动搜索,因此,该算法减少了蚂蚁搜索过程中的计算量,并且不需要大量循环迭代来重复计算。大量仿真实验表明,该算法比传统蚁群边缘检测算法速度更快,效率更高,消耗时间也更短。为了解决传统蚁群图像边缘检测算法中蚂蚁步长不灵活的问题,本文又提出一种变步长的具有感知功能蚁群图像边缘检测改进算法。该算法在上述算法基础中,引入变步长策略,使蚂蚁能够根据实际图像空间大小选择大步长或小步长,因此,蚂蚁搜索更加灵活,并能加速蚂蚁搜索边缘的过程。同时,该算法还采用了协作策略,使蚂蚁实现双向搜索,提高搜索效率。大量仿真实验表明,该算法比上述算法速度进一步加快,消耗时间也进一步缩短。为了解决传统蚁群图像边缘检测算法中由于蚂蚁的随机分布,使大量蚂蚁在初始阶段分布在图像非边缘区域内进行无关计算的问题,本文还提出了一种基于多态和感知功能蚁群算法的图像边缘检测算法。该算法中,共分为两个阶段：第一阶段是侦查蚁探测过程,侦查蚁以全局侦查策略排除图像空间内的非边缘区域,并释放信息素以吸引觅食蚁的搜索；第二阶段为觅食蚁搜索过程,觅食蚁根据侦查蚁释放的不同浓度信息素设置不同参数,以局部搜索策略完成全部边缘检测的工作。由于非边缘区域已被排除,而且针对各局部区域设置了不同搜索参数,从而尽可能减少了觅食蚁在图像区域内的无关移动计算,大大缩短了边缘检测的时间。大量仿真实验表明,该算法速度更快,消耗时间也更短。