基于模糊理论的图像边缘检测
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基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法
检 测 时 ， 够 在 更 短 的 处理 时 间 内， 留更 多 的边 缘 信 息． 能 保
关 键 词 ： 缘 检 测 ； 外 图像 ； 糊 划 分 ；模 糊 区 域 ； 合 误 差 边 红 模 联
中 图 分 类 号 ： Ｐ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文 献 标 识 码 ：Ａ ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １７ － ９ Ｘ．０ １Ｏ ．０ ｏ：０ ３ ６／ ． ｓ． ６３ ０ ５ ２ １． １０ ９ ｓ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃａ ｄＩｆｒ ａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｔａ ｊ ｅ ａ ｏａ ｒ ｏ Ｆ ｌ ｌ ｔ ｎｃａ ｄＣ ｍｍ ｎｃ ｔ ｎＤ ｖ ｅ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅ ｎ ， ｉ ｉ Ｋ ｙＬ ｂ ｒ ｏｙ ｆ ｉ Ｅｅ ｒ ｉ ｎ ｏ ｕ ｉ ｉ ｅ ｉ ， Ｅ ｃｏ ｉ ｎ ｉ ｎｎ ｔ ｍ ｃｏ ａｏ ｃ Ｔａ ｊ ｎｖ ｒ ｔ ｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ｉｎ ｎ３ ０ ８ ， ｈｎ ） ｉ ｉ Ｕ ｉ ｓ ｙ ｆ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｔ ａｊ ０ ３ ４ Ｃ ｉａ ｎｎ ｅ ｉ Ｔ ｏ ｉ
储 空 间 来搜 索 参数 的 最 优 组 合 ． 对 以 上 问题 ， 文在 模 糊 理 论 的基 础 上 ， 结 合 红 外 梯 度 图 像 的 特 点 ， 出 了 一 种 针 本 并 提 基 于模 糊 联 合误 差 的 红 外 图像 边 缘 检 测 方 法． 文 首 先 通 过 改进 的 Ｓｂ ｌ 子 构 造 出红 外 图 像 的梯 度 图 ， 对 其 进 本 ｏｅ 算 在 行 模 糊 划 分 的基 础 上 计 算 区域 模 糊 度 ， 最后 通 过 对 区 域 联 合 误 差 的 比 较 ， 定模 糊 区 域 中像 素 点 的 隶 属 ， 确 实现 边 缘 提 取 ． 传 统 的 基 于梯 度 的边 缘 检 测 算 法及 最 大 模 糊 熵 算 法 进 行 了 对 比 实验 ． 果 表 明 ， 方 法 用 于红 外 图 像 边 缘 与 结 该
关 键 词 ： 缘 检 测 ； 外 图像 ； 糊 划 分 ；模 糊 区 域 ； 合 误 差 边 红 模 联
中 图 分 类 号 ： Ｐ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文 献 标 识 码 ：Ａ ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １７ － ９ Ｘ．０ １Ｏ ．０ ｏ：０ ３ ６／ ． ｓ． ６３ ０ ５ ２ １． １０ ９ ｓ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃａ ｄＩｆｒ ａ ｏ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｔａ ｊ ｅ ａ ｏａ ｒ ｏ Ｆ ｌ ｌ ｔ ｎｃａ ｄＣ ｍｍ ｎｃ ｔ ｎＤ ｖ ｅ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅ ｎ ， ｉ ｉ Ｋ ｙＬ ｂ ｒ ｏｙ ｆ ｉ Ｅｅ ｒ ｉ ｎ ｏ ｕ ｉ ｉ ｅ ｉ ， Ｅ ｃｏ ｉ ｎ ｉ ｎｎ ｔ ｍ ｃｏ ａｏ ｃ Ｔａ ｊ ｎｖ ｒ ｔ ｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ｉｎ ｎ３ ０ ８ ， ｈｎ ） ｉ ｉ Ｕ ｉ ｓ ｙ ｆ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｔ ａｊ ０ ３ ４ Ｃ ｉａ ｎｎ ｅ ｉ Ｔ ｏ ｉ
储 空 间 来搜 索 参数 的 最 优 组 合 ． 对 以 上 问题 ， 文在 模 糊 理 论 的基 础 上 ， 结 合 红 外 梯 度 图 像 的 特 点 ， 出 了 一 种 针 本 并 提 基 于模 糊 联 合误 差 的 红 外 图像 边 缘 检 测 方 法． 文 首 先 通 过 改进 的 Ｓｂ ｌ 子 构 造 出红 外 图 像 的梯 度 图 ， 对 其 进 本 ｏｅ 算 在 行 模 糊 划 分 的基 础 上 计 算 区域 模 糊 度 ， 最后 通 过 对 区 域 联 合 误 差 的 比 较 ， 定模 糊 区 域 中像 素 点 的 隶 属 ， 确 实现 边 缘 提 取 ． 传 统 的 基 于梯 度 的边 缘 检 测 算 法及 最 大 模 糊 熵 算 法 进 行 了 对 比 实验 ． 果 表 明 ， 方 法 用 于红 外 图 像 边 缘 与 结 该
基于模糊理论的图像边缘检测算法研究与实现
孙 继 龙
（ 陕西工业 职业技术学 院 计算机 系 ， 陕西 西安 ７ ２ ０ ） １０ ０
摘
要： 针对模糊边缘检测算 法迭代次数过 多、 算量过 大、 计 实时性不好 等缺 陷， 出一种快 速改进 图像边 缘检 测算 提
法， 包括定义隶属 函数 、 模糊 增强处理 、 模糊平滑及模糊边缘检测 ， 通过 实验 ， 改进 算法速度 快， 性能好 ， 率高。 效
（ ） ６ － ７ １ ：９７．
描图 中的应用 ［ ． Ｊ 机械设计 ，０１１１：－． ］ ２０ ，（）４ ６
［ 责任编辑 、 校对 ： 马新华］
［］ Ｈ ｍｄＲ Ｔｚｏｓ． ａｔ ｕｚ ｄ ｅ ｅ ｃｏ ［］ ２ ａ ｉ ｉ ｏｈ Ｆｓ Ｆ ｚ Ｅ ｇ ｔ ｔｎ Ｊ． ｈ ｙ Ｄ ｅｉ
了检测 速 度 。
１ 改进模糊边缘检测算法 的提 出
改 进 算法 的流 程 图如 图 １ 所示 ：
图 １ 改进后的模糊边缘检测算法流程 图
１ １ 隶 属 函数 的定义 ．
图 ２ 改 进 算 法 后 隶 属 函 数 曲线 图
用一种简单而有效 的隶属 函数 （ 中变量名的 其 定义与 Ｐ ｌ ａ算法 中定义相 同）对 图像的像素灰度值 ，
实验结果表明 ： 采用改进算法后 图像增强结果 明显优于 Ｐ ｌ 法的增强结果 ， ａ算 这是 由于 Ｐ ｌ ａ 算法
改进算法与 Ｐ ｌ ａ 算法相 比， 降低了算法 的复杂
６ ６
西安航空技术 高等 专科学校学报
第２ ９卷
度， 提高了算法的效率 ， 在抗噪性能方面有了很大 的
改善 ， 能有效地避免噪声 的干扰 ， 节约时间 ， 运算速 度快 。改进算法不仅适用于普通 图像 ， 而且适用于 各种医学图像 ， 有很强的检测模糊边缘 。
（ 陕西工业 职业技术学 院 计算机 系 ， 陕西 西安 ７ ２ ０ ） １０ ０
摘
要： 针对模糊边缘检测算 法迭代次数过 多、 算量过 大、 计 实时性不好 等缺 陷， 出一种快 速改进 图像边 缘检 测算 提
法， 包括定义隶属 函数 、 模糊 增强处理 、 模糊平滑及模糊边缘检测 ， 通过 实验 ， 改进 算法速度 快， 性能好 ， 率高。 效
（ ） ６ － ７ １ ：９７．
描图 中的应用 ［ ． Ｊ 机械设计 ，０１１１：－． ］ ２０ ，（）４ ６
［ 责任编辑 、 校对 ： 马新华］
［］ Ｈ ｍｄＲ Ｔｚｏｓ． ａｔ ｕｚ ｄ ｅ ｅ ｃｏ ［］ ２ ａ ｉ ｉ ｏｈ Ｆｓ Ｆ ｚ Ｅ ｇ ｔ ｔｎ Ｊ． ｈ ｙ Ｄ ｅｉ
了检测 速 度 。
１ 改进模糊边缘检测算法 的提 出
改 进 算法 的流 程 图如 图 １ 所示 ：
图 １ 改进后的模糊边缘检测算法流程 图
１ １ 隶 属 函数 的定义 ．
图 ２ 改 进 算 法 后 隶 属 函 数 曲线 图
用一种简单而有效 的隶属 函数 （ 中变量名的 其 定义与 Ｐ ｌ ａ算法 中定义相 同）对 图像的像素灰度值 ，
实验结果表明 ： 采用改进算法后 图像增强结果 明显优于 Ｐ ｌ 法的增强结果 ， ａ算 这是 由于 Ｐ ｌ ａ 算法
改进算法与 Ｐ ｌ ａ 算法相 比， 降低了算法 的复杂
６ ６
西安航空技术 高等 专科学校学报
第２ ９卷
度， 提高了算法的效率 ， 在抗噪性能方面有了很大 的
改善 ， 能有效地避免噪声 的干扰 ， 节约时间 ， 运算速 度快 。改进算法不仅适用于普通 图像 ， 而且适用于 各种医学图像 ， 有很强的检测模糊边缘 。
基于模糊推理的边缘检测算法
基于模糊推理的边缘检测算法作者：赵新秋秦昆阳冯斌贺海龙来源：《中国测试》2018年第05期摘要：针对传统模糊推理边缘检测算法存在抗噪性能差、边缘为非单像素边缘等缺点.提出一种基于模糊推理的边缘检测新方法。
首先根据全向小波变换获得4个方向的小波变换幅值，并将该幅值作为模糊推理系统输入；然后通过比较解模糊之后的值和自适应阈值得到二值边缘图像，再细化边缘得到最终边缘图像。
实验结果表明：与传统微分算法和模糊推理算法相比，该算法对图像中噪声和伪边缘的抑制以及边缘提取的完整性都具有很好的效果。
关键词：边缘检测；小波变换；模糊推理；自适应阈值；边缘细化文献标志码：A 文章编号：1674-5124（2018）05-0001-050引言图像的边缘包含着图像的重要信息，主要产生在图像纹理、颜色、阴影变化的区域。
目前，边缘检测已经成为了计算机视觉的重要组成部分，主要应用在地理、军事、医学、机器人和模式识别等领域。
边缘检测的主要方法包括：基于数学形态学的边缘检测算法；基于微分算子的边缘检测算法，如Robert、Sobel、LoG、Prewitt等。
但是基于形态学的算法由于结构元素存在单一性，具有边缘点丢失的缺点：基于微分算子的边缘检测算法对噪声过于敏感，在含有噪声的情况下边缘检测效果很差。
传统模糊推理边缘检测算法具有边缘检测准确及一定的抗噪性能，在不同的领域得到了较好的应用。
在传统模糊推理边缘检测算法中，用局部方差、邻域像素差值作为模糊系统输入，受噪声影响较大，阈值需要人为设定，得到的边缘图像为非单像素边缘。
本文针对以上所提问题，将全向小波变换和自适应阈值引入到传统模糊推理边缘检测中，最终利用边缘细化算法实现边缘细化操作，该算法较传统算法具有较好的检测效果。
1传统模糊推理边缘检测算法分析1.1基于模糊推理的边缘检测模糊推理边缘检测算法主要包括以下3个过程。
1）模糊化：提取图像的相关特征（梯度、像素差值等）作为模糊系统的输入，选择合适的输入隶属度函数，将得到的相关特征量的精确值映射为对应输入模糊子集的隶属度。
一种基于模糊理论的图像边缘检测算法
第３ ０卷 第 ７期
Ｖ０ １ ． ３ ０ ＮＯ． ７
重庆工商大学学报 （ 自然科 学版）
Ｊ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｕ ｎ ｉ ｖ ． （ Ｎ ａ ｔ Ｓ ｃ ｉ Ｅ ｄ ）
２ ０ １ ３年 ７月
摘
要： 提 出了一种基 于模糊理论的图像边缘检测算法， 首先采用 Ｏ ｔ ｓ ｕ算法求出图像的阈值 ， 然后通过
新定义的隶属函数对 图像进行模糊增强， 最后运用 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子进行 图像的边缘检 测； 实验结果表明， 该方法
在 速度 和 准确性 方 面都达 到 了令人 满 意 的效 果 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｎ ｅ ｗ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｉ ｓ
ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｓ ａ ｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｉ ｅ ｄ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｂ ｏ ｔ ｈ ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ・ Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｍｅ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｐ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ；Ｏｔ ｓ ｕ Ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ；Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ
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Ｖ０ １ ． ３ ０ ＮＯ． ７
重庆工商大学学报 （ 自然科 学版）
Ｊ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｕ ｎ ｉ ｖ ． （ Ｎ ａ ｔ Ｓ ｃ ｉ Ｅ ｄ ）
２ ０ １ ３年 ７月
摘
要： 提 出了一种基 于模糊理论的图像边缘检测算法， 首先采用 Ｏ ｔ ｓ ｕ算法求出图像的阈值 ， 然后通过
新定义的隶属函数对 图像进行模糊增强， 最后运用 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算子进行 图像的边缘检 测； 实验结果表明， 该方法
在 速度 和 准确性 方 面都达 到 了令人 满 意 的效 果 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｎ ｅ ｗ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｉ ｓ
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基于模糊神经网络的边缘检测方法
Ｃ４＝ （ ｈ ｈ ，。 ｈ ， ， ｌ） Ｃ５＝（ ， ｈ ｈ ） ｈ ｈ ， ，
时， 其他节 点受 到抑制 ， 而对 该类模 式不敏 感而难 从
以获胜 。当有 其他 类 模 式输 入 时 ， 这些 节 点 再参 与
方法检 测效 果也 不 很 好 ， 主要 因为 这 些 方 法缺
方法及 Ｐｅ ｉ 方 法 在 好 图像 和 被 噪 声 污 染 过 的 图 ｒｗｔ ｔ
像 中进行 了 比较 ， 实验结果 表 明 ， 们 的边 缘 检测效 我
果 要 优 于 用 Ｃ ｎ ｙ方 法 和 Ｐ ｅ ｉ 方 法 获 得 的边 缘 ａｎ ｒｗｔ ｔ
检测效 果 。
作 者 简 介 张建岭（ ９ ５ ） 男 ， １６ 一 ， 河北人 ， 讲师 。
・
５１ ・
张 建岭 王 慧 张 民 ：基 于模 糊神 经 网络 的 边 缘 检 测 方 法
１ 像 素 边 缘 分 类 及 神 经 网 络
对 于输人 图像 中的 每 一个 非边 界 像 素来 说 ， 我 们定 义其 在 ３×３邻 域 上 的 ４维 特 征 矢 量 为 ＝
少 二 维 结 构 知 识 ， 用 单 一 结 构 处 理 各 种 不 同 的 边 仅 缘 类 型 。 由 于 噪 声 及 其 他 因 素 的 影 响 ， 于 许 多 复 对
图像 的 边缘 含 有 图像 中最 重要 的信 息 ， 用 以 如
杂 的实际 图像 ， 有 上 述 边 缘 检 测方 法 都 会 产 生一 所 些 不尽 人 意的结 果 ， 如假边 缘 或漏检 边缘 等 。
所 示 ， 中类 型 １在 １方 向 上 的 灰 度 差 值 和 低 ， 其 在
说， 中心像 素 Ｐ 与其邻 域间 的双 向灰 度差 值 和分 别 用 ｄ ， ｄ ， 示 ， 图 １ 。ｄ ， ｄ表 如 所示 ， 其计算 公式 如下 ，
时， 其他节 点受 到抑制 ， 而对 该类模 式不敏 感而难 从
以获胜 。当有 其他 类 模 式输 入 时 ， 这些 节 点 再参 与
方法检 测效 果也 不 很 好 ， 主要 因为 这 些 方 法缺
方法及 Ｐｅ ｉ 方 法 在 好 图像 和 被 噪 声 污 染 过 的 图 ｒｗｔ ｔ
像 中进行 了 比较 ， 实验结果 表 明 ， 们 的边 缘 检测效 我
果 要 优 于 用 Ｃ ｎ ｙ方 法 和 Ｐ ｅ ｉ 方 法 获 得 的边 缘 ａｎ ｒｗｔ ｔ
检测效 果 。
作 者 简 介 张建岭（ ９ ５ ） 男 ， １６ 一 ， 河北人 ， 讲师 。
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５１ ・
张 建岭 王 慧 张 民 ：基 于模 糊神 经 网络 的 边 缘 检 测 方 法
１ 像 素 边 缘 分 类 及 神 经 网 络
对 于输人 图像 中的 每 一个 非边 界 像 素来 说 ， 我 们定 义其 在 ３×３邻 域 上 的 ４维 特 征 矢 量 为 ＝
少 二 维 结 构 知 识 ， 用 单 一 结 构 处 理 各 种 不 同 的 边 仅 缘 类 型 。 由 于 噪 声 及 其 他 因 素 的 影 响 ， 于 许 多 复 对
图像 的 边缘 含 有 图像 中最 重要 的信 息 ， 用 以 如
杂 的实际 图像 ， 有 上 述 边 缘 检 测方 法 都 会 产 生一 所 些 不尽 人 意的结 果 ， 如假边 缘 或漏检 边缘 等 。
所 示 ， 中类 型 １在 １方 向 上 的 灰 度 差 值 和 低 ， 其 在
说， 中心像 素 Ｐ 与其邻 域间 的双 向灰 度差 值 和分 别 用 ｄ ， ｄ ， 示 ， 图 １ 。ｄ ， ｄ表 如 所示 ， 其计算 公式 如下 ，
1基于模糊理论的图像边缘检测算法的研究论文
基于模糊理论的方法是把
then 规则来表示人类知识
首先对输入图像进行模 对边缘检 主要目的是 then
式转换 将待处理的图像数据 空域数据 模糊化 转换成模糊域的数据 测的处理过程将都在模糊域内进行 接着进行多次迭代的图像模糊增强 模糊规则进行判决 边缘 其中 检测 检测出模糊域内边缘数据 最后
减小图像模糊判决的不确定性 确定模糊带宽 阈值和相关参数 然后利用 If 采用图像窗口迭进滚动方式扫描
边缘检测是图像处理和计算机视觉里的一个重要问题大量有关这个主题的论文都集中在讨论边缘检测的数学模型但是许多这种基于数学模型的边缘检测算法只能对检测某一类边缘有效例如一个阶跃边缘检测器可能对于斜坡边缘无能为力而且当这幅图像的信息未知的时候某些数学模型里的参数是很难确定的基于人类知识知识库系统应用的边缘检测算法显示了它的灵活性由于一些人类知识可以用语言规则来表示所以用模糊逻辑来表示很适合基于模糊理论的方法是把模糊逻辑应用于专家系统的思想其中用规则来表示人类知识这种使用模糊理论的模糊边缘检测方法是一种十分有前途的领域因此本文提出了一种基于模糊理论的边缘检测新算法首先对输入图像进行模式转换将待处理的图像数据空域数据模糊化转换成模糊域的数据对边缘检测的处理过程将都在模糊域内进行接着进行多次迭代的图像模糊增强主要目的是减小图像模糊判决的不确定性确定模糊带宽阈值和相关参数然后利用if模糊规则进行判决检测出模糊域内边缘数据最后反模糊化并输出空域内的图像边缘其中采用图像窗口迭进滚动方式扫描确保了边缘曲线的连续与局部细节的检测整个处理的过程没有对图像进行滤波或降噪处理但却有很强的抗噪性能大多数边缘检测器对噪声非常敏感常常人眼很容易就辨别出来噪声和有用信息计算机却很难区分但是这种基于人类思维与经验的模糊逻辑推理的算法不易被隐藏在图像数据中的噪声所欺骗本质上图像信息检测的过程就是不确定性的问题所以模糊逻辑在处理这个不确定性问题上表现出了很大的优越性在无噪声干扰和有噪声干扰的情况下分别采用主观和客观两种标准对本文算法和其他几种传统算法进行了比较并在理论上与著名pal算子等模糊算法进行了分析对比实验结果表明文中设计的模糊因子能有效的保证边缘图像细节和结构的质量在引入80以内的高斯噪声或10以内椒盐噪声的情况下本文方法均比其他传统方法效果好最后本文提出了模糊边缘检测算法的硬件实现方案关键词图像增强图像边缘检测模糊规则模糊推理模糊阈值iiabstractedgedetectionimportantproblemimageprocessingcomputervisionpastfewyearslargenumbersubjectfocusedgedetectionbasedmathematicalmodelshowevermanyedgedetectionalgorithmsbasedmathematicalmodelscanonlydetect
基于小波的模糊聚类图像边缘检测的开题报告
基于小波的模糊聚类图像边缘检测的开题报告一、选题背景图像边缘检测一直是数字图像处理领域的重要研究方向之一，其主要目的是在图像中定位出目标物体的轮廓，便于后续的图像分析、特征提取及目标识别等任务。
传统的边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等是基于梯度和拉普拉斯等函数进行边缘检测，虽然它们能够获得较好的边缘效果，但对噪声的鲁棒性较差，会产生大量的误检结果，在复杂背景下效果也十分有限。
因此，研究者们开始探索新的边缘检测方法，其中基于小波的模糊聚类图像边缘检测方法备受关注。
该方法通过运用小波变换的多分辨率特性，将图像从不同分辨率下进行分解，获取到不同尺度下的图像信息，进而利用模糊聚类的方法对不同尺度下的图像进行分割，提取出其中的边缘信息，最终将不同尺度下的边缘信息进行融合，得到最终的边缘检测结果。
这种方法具有较好的抗噪能力和对复杂背景的适应性，同时能够保留图像的细节信息，因此具有很大的应用潜力。
二、研究内容和目标本课题旨在利用基于小波的模糊聚类方法，研究图像边缘检测算法，主要包括：1. 研究小波变换的基本理论原理，掌握小波变换的常用方法及其多分辨率特性，实现小波变换对图像进行分解和重构。
2. 研究模糊聚类的基本原理，掌握常见的模糊聚类算法及其优缺点，在此基础上实现基于模糊聚类的图像分割。
3. 基于小波变换和模糊聚类方法，设计图像边缘检测算法，分析其原理和优点，并对算法进行优化和改进。
4. 使用MATLAB软件实现所设计的算法，并在不同场景下进行测试，并将测试结果与传统的图像边缘检测算法进行比较和分析。
5. 最终目标为提出一种准确、高效、鲁棒性强的基于小波的模糊聚类图像边缘检测算法，并为其在实际应用中提供一定的理论和技术支持。
三、研究思路和方法1.学习小波变换理论，掌握小波变换的基本过程，实现小波分解和重构，并利用MATLAB软件进行相关实验。
2.学习模糊聚类的基本理论，比较不同的模糊聚类算法及其优劣，选择一种适合本课题的模糊聚类方法，并实现基于模糊聚类的图像分割算法，并利用MATLAB软件进行相关实验。
基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法
Ｅｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｆＩ ａ ｅ ｓ ｄ ｏ ｚ ｙ Ｃｅｌ ｌｒ Ａｕ ｏ ａ ａ ｇ ｔｃ ｉｎ ｏ ｍ ｇ ｓ Ｂａ ｅ ｎ Ｆｕ ｚ ｌｕ ａ ｔ ｍ ｔ
ＺＨＡＮＧ Ｋｅ， ａ ｉ －ｈ ＹＡＮＧ ｅ ｍｉｇ Ｙｕ ｎ Ｊｎ ｓ ａ， ＸｕБайду номын сангаас— ｎ
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２０ ０ ８年 ９月
第２ ２卷 第 ３期 总 ７ 期 ３
北 京 联合 大 学 学 报 （ 自然 科 学 版 ） Ｊｕｎｌ ｆ ｅ ｉ ｎ ｎＵ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｔｒ ｃ ｎ ｅ） ｏ ｒａ ｏ Ｂ ｉｎ Ｕ ｉ ｎ ｅ ｉ （ ａ ａ Ｓｉ ｃ ｓ ｊｇ ｏ ｖ ｓｙ ｕｌ ｅ
Ｓ ｐ．２ ０８ ｅ ０ Ｖ０ ．２ Ｎｏ． ｕ Ｎｏ． ３ １２ ３ Ｓ ｍ ７
基 于模 糊 元 胞 自动 机 的 图像 边缘 检 测方 法
张 珂 ， 津 莎 ， 薛 明 苑 杨
０ １０ ） ７０３ （ 北 电力 大 学 电子 与通 信 工 程 系 ， 北 保 定 华 河
［ 摘 要 ］ 针 对基 于元胞 自动 机 图像 边缘 检 测 的 原 有 算 法 ， 出 了新 的 改进 算 法 。该 算 法采 用 提 基 于 方向信 息测 度与 边缘 有序 性度 量 的 多信 息 融合 方 法 ， 用模 糊 逻 辑 对 特征 信 息进 行 模 糊 推 利
［ 键词 ］ 边缘检 测 ； 胞 自动机 ； 向信 息测度 ； 缘有 序性 度量 ； 糊度 量 ； 模糊 化 关 元 方 边 模 反 ［ 中图 分类 号］ Ｔ ９ ．１ Ｐ３ １４ ［ 献标识 码 ］ Ａ 文 ［ 章编 号 ］ １０ ．３０ ２ ０ ）３０ ４ —６ 文 ０ ５０ １ （０ ８ ０ ．０ ９０
Ａｂｓｒ ｃ ：Ａ ｅ ｉ ｒｖ ｄ ｅ ｇ ｅｅ ｔｏ ｌｏｉｈ ｏ ｍａ ｅ ａ ｅ ｎ ｃ ｌ ｌｒａ ｔｍａａ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔｄ．Ｔ ｉ ｔｏ Ｓ ｔａ ｔ ｎ ｗ ｍｐ ｏ ｅ ｄ ｅｄ ｔｃｉｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｆｉ ｇ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｅｌ ａ ｕ ｏ ｔ ｓ ｒ ｓ ｎｅ ｕ ｈ ｓｍｅｈ ｄ Ｕ － ｅ ｉｅ ｔｏ ｎ ｏｍａｉｎ ｍｅ ｓ ｒ ｎ ｄ ｅ ｏｄ ｒｍｅ ｓ ｒ ｓ ｅ ｇ ｈ ｒｃｅ ｓｉ ｎ ｏ ａｉｎ， ｕ ｅ ｕ ｚ ｏ ｉ ｏ ｉｆｒ ｓｄｒ ｃｉｎ ｉｆｒ ｔ ａ ｕ ｅ ａ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ａｕ ｅ ａ ｄ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｔｃ ｉ ｆｒ ｔｏ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｆ ｚｙ ｌｇｃ ｔ ｎｅ
基于模糊集的图像边缘检测算法
-
xm n xT
xm
n
> xT
利用 (2)式对 (1)式转换 ,可形成如下模糊矩阵
u00 u01 … u0N - 1
I1 =
u10 u11 … u1N - 1 … … … …
(3)
uM - 10 uM - 11 … uM - 1N - 1 其中 , xT是阈值 , um n表示点 (m , n )的灰度级 xm n相对 于某特定灰度级的隶属函数 。在本文中 ,采用阈值
Abstract: Edge detection is very important and difficult in im age p rep rocessing. In this paper, edge detection is imp roved w ith a novel algorithm using fuzzy sets. A new mem bership function is defined to transfer digital image to the fuzzy characteristic p lane corresponding to the image, and a fuzzy enhancem ent operator is given to strengthen the fuzzy m atrix, then the im age edge detection is extracted after reverse transformation. The experiment indicates that the algorithm is efficient and valuable, and it has powerful ability in exiguous edge.
基于模糊集的图像边缘检测算法
（ ｅａｔ ｎ ｏ ｕｏ ａ ｃＣ ｎｒ ，Ｎ ｒ ｗ ｓ ｒ ｏ ｔ ｈ ｉ ｌ ｎｖｒ ｔ，Ｘ ， ７ ０ ７ ， ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｔ ｆ ｔｍ ｔ ｏｔ ｌ ｏ ｈ ｅｔ ｎＰ ｌ ｅ ｎｃ ｉ ｓｙ ｊ １０ ２ Ｃ ｉａ ｍｅ Ａ ｉ ｏ ｔ ｅ ｙｃ ａＵ ｅｉ 卸
Ａｂ ｔ ａｃ ｓ ｒ ｔ：Ｅｄ ｅ ｄ ｔ ｃｉｎ ｉ ｅｙ ｉ ｇ ｅｅ ｔｏ ｓｖ ｒ ｍｐｏｔ ｎ ｎ ｉ ｃ ｌ ｎ ｉ ｇ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ．Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｒａ ｔａ ｄ ｄ ｆ ｕ ｔｉ ｍａ ｅ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｉ ｆ ｏ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ｅ ｌｏ ｉｈ ｕ ｉ ｕ ｚ ｅ ｓ ｓｉ ｒ ｖ ｄ ｗｉ ａ ｎ ｖ ｌａ ｇ ｒｔ ｍ ｓｎｇｆ ｚｙ ｓ ｔ．Ａ ｅ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｉ ｅ ｎｅ ｏ ｔａ ｆ ｒｄ ｇｔ ｍａ ｅ ｈ ｎ ｗ ｍｂ ｒ ｈ ｐ ｆ ｎ ｔｏ ｓｄ ｆ ｄ ｔ ｒｎｓｅ ｉｉａ ｉ ｇ ｉ ｌ
种边缘检测算法 ， 该算 法通过阈值分区间定义一种模糊隶 属 函数 ， 将数字 图像转 化在等效 的模 糊特征 平面上 ， 可 然后 选用适
当的增强算子对图像进行模糊增强 ， 增强后的图像经逆变 换后 进行边 缘提取 即可得 到所需 图像 的边缘特 征。应用 这种算法
计算量小 ， 运算速度较 快 ， 提取 的边缘细致 ， 是一种很有实用价值 的边缘提取算法 。 关键词 ： 边缘 检测 ， 模糊集 ， 隶属函数 ， 图像处理
维普资讯
第２卷 ｌ
・
第６ 期
电子测 量 与仪 器学 报
Ｊ ｏＵＲ Ａ ｌ Ｎ Ｌ ｏＦ Ｅ 置ＣＴ ＲｏＮ Ｃ Ｉ
基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测
ｔ ｉ ｇｏ ａｔ ｒ ｕｚ ｙ ｉ ｏｎ ｓ ｔ ｆｅ ｆ ｚ ｐｒ ｅ ｓｎ Ｓｏ ｔ ａｓ ｍ ｐｒ ｅ ｔ ｅ ｆｃｅ ｙ ｆ ｔ ａｌ ｉ ｍ ， ｄ ａｓ ｔｅ ｔ ｅｎ ｄ ｈ ａ ｏｃ ｓ ｉｇ． ｉ ｈ ｉ ｏｖ ｄ ｈ ｅｆ ｉｎｃ ｏ ｈｅ ｇｏｒｈ ａｎ ｈ ｓ ｒｎｇ ｈ ｅ ｔ ｅ ｄａｐａｂｉ ｙ ｉ ｔ ｔ ｌ ｉ ｔ
基 于模 糊 和 遗 传算 法 的路 况 图像 边 缘 检 测
基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测
Ｅ ｇｅ — ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｏ ｄ ｉ ａ ｉｎ ｍａ ｅ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｎ ｄ — ｔ ｃ ｉ ｆ Ｒ ａ Ｓｔ ｔ Ｉ ｇ ａ ｅ ｎ Ｆ ｚ ｙ ａ ｄ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒ ｈ ｄ ｏ ｕ ｏ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｃ ｔ
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基 于模 糊 和 遗 传算 法 的路 况 图像 边 缘 检 测
基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测
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基于模糊增强的图像边缘检测的研究
征 的提取 ．
些信息 ， 改善 图像 的视觉 效 果 或使 之更 适 合 于 机
器识别 、 分析 和处理 ． 传统 的边缘 检测 采用 直方 图
增 强方法 ， 由于 图像 的边 缘存 在一定 的模 糊性 ， 但
近 年来研究 人员 将模糊 集 的概念 应用 到图像 检测
中来 ， 采用 模糊 增 强技 术 进 行边 缘 特 征 的检 测 和 提取 ， 它是 智能 信 息处 理 技术 与 图像 检 索 相结 合
的研究 新方 向．
１ 二 阶微 分算子 ． ２ 克服 了一 阶微 分 算 子 边 缘定 位 精 度低 ， 噪 抗
边 缘是 图像灰 度发 生空 间突变 或在 梯度 方 向 上发 生突变 的像 素 的集 合 ， 图像 中景 物 的物 理 由
特性发 生变化 而 引起 的 ， 如成像 亮 度（ 阴影） 几 何 、 特 性及 反射 系数等 ， 图像 的基 本特 征之 一 ， 是 它蕴 含 了丰 富的 内在信息 （ 向 、 方 阶跃 性质 与形 状等 ） ， 是 图像 分 割 、 图像 分类 、 图像 配 准 、 式识 别 的重 模 要前 提 ， 直 是图像处 理［ 和 分析 研究 的热 点． 一 １ ］ 同 时， 图像边 缘检 测 也 是基 于 内 容 的 图像 检 索 的 重
２ 基 于模 糊 增 强 的图像 边 缘 检 测
２ １ 单层 次模糊增 强 ． 。
出了一 种 近 似 于 人 类 视 觉 系 统 的 “ 缘 检 测 理 边 论 ” 指 出某 一 图像点 的领域 看作一 个 灰度级 的 变 ，
收 稿 日期 ： ０ ６０ － ６ ２ ０－３１．
模糊 增 强 首 先 要 将 有 ｋ个 灰 度 级 的 Ｎ ×Ｍ
些信息 ， 改善 图像 的视觉 效 果 或使 之更 适 合 于 机
器识别 、 分析 和处理 ． 传统 的边缘 检测 采用 直方 图
增 强方法 ， 由于 图像 的边 缘存 在一定 的模 糊性 ， 但
近 年来研究 人员 将模糊 集 的概念 应用 到图像 检测
中来 ， 采用 模糊 增 强技 术 进 行边 缘 特 征 的检 测 和 提取 ， 它是 智能 信 息处 理 技术 与 图像 检 索 相结 合
的研究 新方 向．
１ 二 阶微 分算子 ． ２ 克服 了一 阶微 分 算 子 边 缘定 位 精 度低 ， 噪 抗
边 缘是 图像灰 度发 生空 间突变 或在 梯度 方 向 上发 生突变 的像 素 的集 合 ， 图像 中景 物 的物 理 由
特性发 生变化 而 引起 的 ， 如成像 亮 度（ 阴影） 几 何 、 特 性及 反射 系数等 ， 图像 的基 本特 征之 一 ， 是 它蕴 含 了丰 富的 内在信息 （ 向 、 方 阶跃 性质 与形 状等 ） ， 是 图像 分 割 、 图像 分类 、 图像 配 准 、 式识 别 的重 模 要前 提 ， 直 是图像处 理［ 和 分析 研究 的热 点． 一 １ ］ 同 时， 图像边 缘检 测 也 是基 于 内 容 的 图像 检 索 的 重
２ 基 于模 糊 增 强 的图像 边 缘 检 测
２ １ 单层 次模糊增 强 ． 。
出了一 种 近 似 于 人 类 视 觉 系 统 的 “ 缘 检 测 理 边 论 ” 指 出某 一 图像点 的领域 看作一 个 灰度级 的 变 ，
收 稿 日期 ： ０ ６０ － ６ ２ ０－３１．
模糊 增 强 首 先 要 将 有 ｋ个 灰 度 级 的 Ｎ ×Ｍ
基于FSVM的图像边缘检测
用到 图像 的边缘检测 中并 取得 了良好 的检测效果 。本 文提
０ 引 言
出一 种 新 的 基 于 模 糊 支 持 向量 机 的边 缘 检 测 方 法 。通 过 对
不 同样本 赋予不 同的隶 属度函数 ，从 而减小噪声和野值 点
图像边缘检测 技术是 图像处 理领域最基本 的技术 ，是 的影响 。新的算法具有较好 的图像边缘检测效果 。 图像分割 、 目标 区域识别 、区域 形状提取 等图像分析领域
设计与研发
异 常信息 的样 本在特 征空 间中常常位 于分类面 附近 ，导 致
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ， ｈ ｏ ｗ ｆ ａ ｓ ｔ ，ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ
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基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法的开题报告
基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法的开题报告一、研究背景图像边缘检测一直是计算机视觉领域的一个重要研究领域。
它在很多应用中都有重要的作用，例如目标跟踪、图像分割、图像识别等。
图像边缘检测主要是通过对图像中的像素进行分析和处理，提取出图像中物体的边缘信息。
但是由于图像中存在的噪声、模糊等问题，图像边缘检测一直是一个难题，需要采用各种高级算法来解决。
区间二型模糊集是一种比较新的模糊集合，它可以有效地处理不确定性信息。
近年来，越来越多的研究表明，区间二型模糊集可以被广泛应用于图像处理领域中。
因此，基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法的研究具有重要的理论和应用价值。
二、研究目的本文的研究目的是基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法，旨在解决传统图像边缘检测算法中存在的噪声、模糊等问题。
具体而言，本文通过将图像转化为区间二型模糊集，将像素的灰度值转化为区间型隶属度，提出一种基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法，并对该方法进行实验验证。
三、研究内容本文的主要研究内容如下：1. 分析传统图像边缘检测算法中存在的问题，介绍区间二型模糊集的概念和基本性质。
2. 建立图像边缘检测模型，将图像转化为区间二型模糊集，将像素的灰度值转化为区间型隶属度。
3. 提出基于区间二型模糊集的图像边缘检测算法，具体包括：区间边缘检测、边缘增强和边缘检测。
4. 进行实验验证，分别采用常用的图像边缘检测算法和本文提出的基于区间二型模糊集的图像边缘检测算法对实验图像进行处理，比较两种算法的检测效果和性能。
四、研究方法本文采用实验和数学建模的方法进行研究。
首先，通过对现有的图像边缘检测算法进行调研和分析，寻找问题所在。
然后，提出基于区间二型模糊集的图像边缘检测算法，并对该算法进行实验验证。
最后，对实验结果进行分析和总结。
五、预期成果通过本文的研究，预期达到以下成果：1. 提出一种基于区间二型模糊集的图像边缘检测算法，具有较好的检测效果和性能。
一种基于模糊增强的Canny边缘检测方法
参考文献:
[ 1 ] Zadch L A. Fuzzy Sets [J ]. Info rm a tion and Con tro l, 1965, 8: 338 ～ 353. [ 2 ] Pa l S K, K ing R A. I m age Enhancem en t U sing Sm oo th ing w ith Fuzzy Sets [J ]. . , Syst. , M an, IEEE T ran s
0 引 言
边缘是图像的基本特征, 是指图像中那些邻域灰度有强烈反差的象素的集合. 它是计算机视觉和图 像处理领域中的经典研究课题, 而图像边缘提取的算法研究也一直是图像处理领域的热点之一. 寻找一 种对噪声不敏感、 定位精确、 不漏检真实边缘又不引入虚假边缘的检测方法, 始终是人们努力的目标. 为 此, 人们已构造出了大量的算子以满足不同的需要. 但是, 由于边缘检测问题固有的复杂性, 边缘和噪声 都是高频信号, 很难在噪声和边缘中作取舍, 使这些方法在抗噪性能和边缘定位等方面往往不尽如人 意, 都存在着一些不足之处. 因此, 发展和寻找新的边缘检测方法成为一种必然的趋势. 本文提出的基于模糊增强的 Canny 边缘检测方法是在模糊增强的基础上, 用模糊增强代替原来
内蒙古工业大学学报 第 27 卷 第 1 期
JOU RNAL O F I NN ER M ON GOL I A UN I V ER S IT Y O F T ECHNOLO GY . 27 N o. 1 2008 Vol
文章编号: 1001- 5167 ( 2008) 0120065205
一种基于模糊增强的 Canny 边缘检测方法
通过上述方法就获得了最大类间方差意义下的阈值 t , 以该值为判据可将原图像中非边缘和噪声 干扰的象素点二值化. 至此, 就完成了图像的边缘检测 .
一种基于模糊理论的图像识别方法
关键词： 模式识别；， 模糊聚类， 贴近度， 择近原则
中 图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３９１
文献标识码：Ｂ
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｅ ａｒｔｉｃｌｅ ａｉｍｓ ｔｏ ｆｕｚｚｙ ｐａｔｔｅｒｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ， Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ， ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｔｏ ｐｒｏｐｏｓｅ ｏｎｅ
在计算机中用 ＶＣ 进行了模拟实验， 总的识别率
类库的过程。通过对图像样本作某种监测 ， 得到标准 达 ９３％。用模糊集合理论， 对图像进行识别， 可行、快
模 糊 模 式 ， 以 便 以 后 待 识 别 图 像 与 之 比 较 ， 达 到 对 输 速、准确而又经济。该技术除了上述方法外， 还有以模
入图像进行分类的目的。学习过程可分为监督学习（有 糊形式语言、模糊逻辑为基础的模糊集 识别方法。模
第五步： 对样本 ｘ 提取 ｍ 个特征， 并对其进行归
一化； 将其转换为模糊向量；
样 本 ， 用 u = u ,u ,u ,....uÁ 表 示 ， 每 一 个 样 本 数 据 ｕｉ（１"
第六步： 用式（ ３） 计算待识别样 本 ｘ 与各类图 像
ｉ"ｎ）对 应 ｍ 个 特 征 （ 即 用 ｍ 个 特 征 表 示 一 个 对 象 ） ， 标准模式的聚类中心的贴近度 ρ(x , AÁ )(1 ≤ i ≤ c ) ；
４ 图像识别设计
模式识别的分类问题就是根据待识别客体的特 征向量及其它约束条件， 将其分到某个类别中去。为 了把待识别模式分配到各自的模式类中去， 必须设计 出一套分类判别规则， 即设计分类器。分类器的设计 方法很多， 论文选用最接近中心的分类方法。
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