结构件内部缺陷断层图像的模糊边缘检测

由于结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其断层图像噪声严重并具有一定的模糊性,在研究Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法将最佳阈值引进算法中,并以此改进了Pal算法中的隶属度函数,建立了新的模糊增强变换,最后增加了边缘连接的步骤。该算法具有较强的检测模糊边缘的能力,实验结果表明该算法是一种更实用、更高效的模糊边缘提取算法。     

快速模糊边缘检测算法

通过对Pal.King的模糊边缘检测算法进行改进，提出了一种快速模糊边缘检测算法，该快速算法不但简化了Pal.King算法中复杂的G和G^-1运算，而且通过实验，确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值，大大地减少了迭代次数，从实验结果中可以看出，该快速算法不但提高了PalKing算法的效率，而且具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力，这种快速算法的性能优越，是一种非常实用的、高效的图像处理算法。     

基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法

通过对Pal King边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度,设计了一个分类器,通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值,对像素进行边缘分类;最后锐化所得的边缘像素,剔除噪声。算法抛弃了Pal King方法中复杂的迭代运算,同时也克服了Pal King算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失,还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明,该快速算法比Pal King算法的边缘检测能力更强,同时运算速度提高了约20倍。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

一种模糊集图像增强的改进算法

图像增强是图像预处理中最重要的内容之一,本文通过对Pal模糊图像增强算法进行改进,提出一种改进的新的模糊图像增强算法。该算法采用简单的隶属函数,并且克服了Pal算法对图像中部分低灰度值边界信息损失的缺点。实验结果表明,该算法不但能够提高图像对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,其运算速度也远远快于Pal模糊增强算法。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

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算法中复杂的G和G-1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。     

图像模糊边缘检测算法的改进

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Pal.King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Lena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。     

基于资格函数的模糊边缘检测算法

在分析Pal．King模糊边缘检测算法的基础上,引进资格函数,提出了改进的模糊边缘检测算法。通过实验,确定了各参数的最佳值,降低了算法的复杂度,提高了算法的效率。改进的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和细小边缘的能力。     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。     

Combining fuzzy theory and a genetic algorithm for satellite image edge detection

Edge detection of an image by remote sensing is an important tool for the detection of oil spilled on sea. There are many algorithms for edge detection by image processing. Each algorithm has its own advantages and disadvantages for different images. In this paper, the author makes some improvements to the Pal–King fuzzy edge detection algorithm and proposes an algorithm combining improved fuzzy theory and a genetic algorithm for the detection of oil spilled on the sea by remote sensing. The Pal–King fuzzy detection algorithm has a good capability for the detection of fuzzy and thin edges. However the complex and large calculation and the fixed threshold value do not suit some kinds of image processing. The algorithm presented in this paper is composed of two parts: an improved fuzzy enhancement algorithm, which simplifies the complex G and G ^?1 calculation in the Pal–King algorithm; a genetic algorithm with which we are able to obtain the threshold value precisely and quickly for image processing. Finally the paper gives the results of image processing using the algorithm mentioned above and the Pal–King algorithm. Through comparison, we can conclude that the processing results obtained using the algorithm suggested in this paper are more legible than by the Pal–King algorithm.     

一种基于模糊逻辑的图像多层次增强算法

在分析图像传统单层次模糊增强算法（Pal算法）的基础上，为克服Pal算法仅增强图像阈值参数附近某一部分边缘的不足。提出一种新的基于模糊逻辑的图像多层次增强算法。新算法通过引入模糊熵，进行有目的选取不同灰度层次的阈值，同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息，另外新算法对Pal算法中的复杂变换进行了简化，采用了新的增强算子，克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷。将新算法应用于图像边缘提取中，取得了优于基于传统单层次模糊增强算法进行图像边缘提取的效果。     

快速模糊边缘检测算法

边缘检测是图象处理中的一个重要组成部分。通过对Pai.King模糊边缘测算法进行改进,提出了一个快速模糊边缘检测算法。该快速算法不但简化了Pil.King算法中复杂的G和G^-1运算,而且通过实验,确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值,并减少了迭代次数。从两组实验结果可以看出,快速算法不但提高了Pai.King算法的效率,而且检测效果也优于pai.King算法。快速算法不但适用于普通图象,而且也适应于遥感图象,并具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,这种快速算法的性能优越,是一种实用的、有前途的图象处理算法。     

一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。