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目的为解决图像边缘提取方法中由于噪声浸染导致边缘定位精确度降低、边缘信息丢失和虚假边缘等不足,提出基于霍夫变换(HT)耦合蚁群优化(ACO)图像边缘的提取方法。方法对输入图像进行霍夫变换,消除噪声和线段间隔对图像边缘的影响;计算图像像素梯度和像素圆形邻域统计均值的差值,构建二者之间的权重函数,并作为蚁群的信息素和启发信息;利用蚁群优化算法,引导蚁群搜索图像边缘,完成图像边缘提取。结果实验表明,与当前边缘提取技术相比,文中算法具有更高的提取精度与效率,可获取完整、细节丰富的边缘,有效地降低了噪声影响。