基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

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1、基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法(1)(2)(1)罗玉玲唐贤英1（长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076）2（湘南学院计算机系,湖南,郴州,423000）摘要:边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一，本文使用遗传算法对阈值优化得到最佳阈值参数，对模糊边缘检测算法进行改进，根据此最佳阈值来定义一个新的简单隶属度函数，简化了Pal.King算法中-1复杂的G和G运算。不仅使复杂计算简单化，还减少了迭代次数。仿真结果表明：该算法具有较强的检测模糊边缘能力,是一种实用、高效的边缘提取算法，同时此方法很容易扩展到多阈值图像边缘处理。关键词:边缘检测；隶属函数；模糊特征平面；模

2、糊增强；阈值优化中图分类号:TP391.4文献标识码:AFuzzyedgedetectionbasedonthresholdoptimization(1)(2)(1)Luoyu-lingTangxian-ying1(InstituteofComputerandCommunicationEngineering,ChangshaUniversityOfScienceandTechnology,HuNan,410076,China)2(DepartmentofComputerScience,XiangNanUniversityOfScienceandTechnology,HuNan.42300

3、0,China)Abstract：EdgedetectionisoneofthemostimportantelementsinImageprocessing.ThisPapermakessomeimprovementtothePal.Kingfuzzyedge-detectionalgorithm.Thisispresentaschemeforoptimalthresholdingusinggeneticalgorithms.Anewdefinitionofasimplemembershipfunctionaccordingtotheoptimalthresholding.-1Simpl

4、ifiedcomplexGandGoperationsofPal.KingAlgorithms.Thisimprovedalgorithmnotonlysimplifiescomplexcalculation,butalsobringsoutanewtransformationoffuzzyenhancement,andreducesthecountofiterations.Simulationresultsshowthat:thealgorithmisapracticalandefficientedgedetectionalgorithm,andthismethodcaneasilye

5、xtendtomorethresholdedgedetectionofimageprocessing.Keywords:edgedetection；membershipfunction；Fuzzypropertydomain；Fuzzyenhancement；Thresholdoptimization1引言图像最基本的特征是边缘，是图像属性区域与另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，图像的边缘包含丰富的信息。因此，图像的边缘提取在计算机数值图像系统的初级处理中具有关键作用。经典边缘提取算子有Roberts，Sobel，Prewitt，LOG，Canny。它们的优点是计算简单，

6、速度较快，缺点是对噪声的干扰都比较敏感。也可以结合其他算法或对经典算法进行改善对图像进行处理，再用经典的边缘提取算子来提取图像边缘。而后面发展的还有基于能量最小化为准则的全局提取图像边缘的方法；基于小波变换多尺度分析的图像边缘提取方法；基于小波包分解的图像边缘提取方法；基于数学形态学的图像边缘提取方法和基于分形理论的图像边缘提取方法等。这些方法取得了比传统方法更加理想的效果，但也存在一些不足。如有的计算复杂，有的速度比传统算法慢等。由于图像本身所具有的不确定性往往是由模糊性引起的，Pal和king提出的模糊边缘检测方法就能有[1-6]效地达到将物体从背景中分离出来，并在模式识别和医疗图像

7、处理中获得了良好的应用，因此基于模糊[2-6，10-16]边缘检测技术是一种值得重视的研究方向。[7]本文基于遗传算法结合模糊增强对图像进行阈值优化而达到边缘检测效果。即基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法，运用该算法在图像模糊边缘检测算法的基础上进行一些改进，使其在减少计算量的同时，具有更强的抗噪能力。2图像的模糊增强2.1模糊特征平面2.1.1均值直方图当图像有严重噪声污染时，为克服噪声干扰，在定义模糊集之前，首先定义均值直方图。