图像模糊边缘检测算法

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1、计算机技术%图形图像与多媒体图像模糊边缘检测算法的改进#成培!李峰!长沙理工大学计算机与通信工程学院"湖南长沙[5OO67#摘要!边缘检测是图像处理的重要内容之一!从算法速度和检测效果等方面分析了3%&0S+./模糊边缘检测算法的缺陷!提出一种新的快速模糊边缘检测算法!利用遗传算法确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值!采用简单的隶属函数!提高了算法速度!优化了传统的边缘检测!避免使用单一算子检测边缘强度较弱的缺点!给出了利用该算法的:’.%图像边缘检测实验"仿真结果表明!该算法检测边缘能力较强且提取边缘较精细!是一种实用高效的边缘检测算法"关键

2、词!边缘检测遗传算法隶属函数模糊集理论边缘检测P5Q是图像分析和计算机视觉中最重要的内式中%!表示图像像素!"%#"的灰度级(相对于特"#"#容%也是图像处理领域中的一项重要技术&常用的边缘定灰度级("的隶属度%通常取("为最大灰度级"参数%)检测方法有差分算子法’最佳曲线拟合法’2)R’&算子法和%’分别为倒数型和指数型模糊因子&和3L’H+--算子法等&由国外学者3%&和S+./提出的模糊第二步对图像进行模糊增强&模糊增强是对!"#进边缘检测算法%由于引入了模糊集思想%检测效果优异%行多次非线性变换*+%以此来增强边缘信息%削弱非边在图

3、像处理中获得了良好的应用%但仍然存在不少缺缘信息%其中$陷&本文在分析3%&0S+./算法缺陷的基础上%提出一种99!!"#"OY!"#YO04*+!!"#"W"!9"新的快速模糊边缘检测算法&该算法给出了自动确定模95M9!5M!"#"O04!!"#!5糊增强变换中最佳分割阈值法则%采用简单的隶属函!"#"W*+!!"#"W*+!*+M5!!"#""!Z"数%简化了3%&0S+./算法中复杂的!和!M5运算%使运然后利用,#5变换将增强后的图像由模糊空间变回算速度显著提高&另外%本算法将(数据空间"最后利用(T%J)或(T+.)算子提取边

4、缘PZQ&但T%J)和(T+.)算子结合起来提取图像边缘%检测质量得到了很大的改善&是这种算法仍然存在缺陷$!5"采用幂函数形式的模糊隶!"#$%&’()模糊边缘检测算法分析属函数将空间域灰度图像变换为相应的模糊集%使得运由于图像中物体的边界所具有的不确定性使其具有算量较大%运算速度较慢&!9"将模糊矩阵元定义为像素模糊性%3%&0S+./提出了一种图像边缘检测模糊算法&!"%#"的灰度级相对于最大灰度级的隶属度%这种做法首先将模糊集理论引入到图像的边缘检测算法中%它使得图像中一部分本应增强的灰度级没有被增强%不应能够有效地将目标从背景中分

5、离出来&实际中遇到的图增强的灰度级却得到了很大增强%影响了边缘检测效像常常是模糊’边缘不清晰的U采用3%&0S+./算法相对于果&!Z"*+变换时%会损失图像中部分低灰度值的边界信传统的空域微分算法有着较好的抑噪’边缘检测效果P9Q&息%-.选择为O04不能满足不同类型图像边缘检测的要3%&0S+./算法首先用隶属度函数!将图像V映射成一求&!["在边缘检测前没有进行噪声抑制%当对具有噪声个模糊隶属度矩阵%取用的隶属函数为$的图像用该算法进行仿真时效果不佳&!4"虽然多次迭$"M$M%’代运算是为了对图像反复做增强处理%但当迭代次数大!W!

6、!$"WP5X"#Q!5""#"#%&于[时%反而使边缘细节消失&经实验研究发现%采用不$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!接上页"I+-$D()*+,+$%-+).),%$)F#-+$#+/.%�K$)F#-+$#!2I’’$D!%.*#$%&’()*+,+$%-+).),#+/.%
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7、84"!4"#98N6!988O7:;<=>!?@A<2=!B1C0@+/DEF%&+-G%.*&)H$)(I&’J+-G!收稿日期$9OO7MO6MO7"#基金项目$湖南省自然科学基金项目*编号$O4>>ZO59Z+"湖南省教育厅科学研究项目*编号$O4?9[7+Z5计算机技术&图形图像与多媒体同的隶属函数对边界检测没有很大的影响!但是对检测==."!#:8C"!#C"."!#!;)/."!#:;#.":速度影响较大"=!"#该算法使用#$%&$或#$’($算子!在边/<=./<"!#:".""!#"/缘两侧对比度比较弱的情况下!检测出的

8、边缘强度也相其中".可取获得最优分割阈值)时所对应的"8.):对比较弱!不便于边缘连接%特征提取及图像理解等后和"/.):的模糊值处理后的"."期处理"".;./D’(<&/.)