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图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案:当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。 相似文献
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基于模糊理论的图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
刘小凤 《电脑编程技巧与维护》2012,(22):77-78,89
讨论了模糊理论在边缘检测中的应用,并给出了一种基于模糊理论的改进方法。实验结果表明,该算法不需要加额外的滤波器或图像降噪预处理,在抗噪性能方面明显优于其它方法。 相似文献
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一种基于GA优化模糊推理神经网络的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对已有的一些基于遗传算法(GA)优化模糊系统方法的分析,指出了它们存在的一些缺陷,提出了一种新颖的基于GA优化模型推理神经网络的方法,并给出了相应的优化算法,这种方法可以对模糊推理系统中的所有结构和参数同时或分别进行优化。在此基础上,还讨论了模糊推理神经网络的精简问题,如无用模糊规则的删除,最后通过实例验证了该方法是一种很有效的方法,具有易理解,精度高,收敛快,泛化能力好且能全局收敛的优点。 相似文献
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基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法 总被引:2,自引:2,他引:2
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。 相似文献
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针对噪声图像,本文提出一种基于灰色关联分析和模糊推理的图像边缘检测方法。该方法利用灰色关联分析对图像进行边缘初提取,然后针对边缘和噪声特征的不同,确定模糊规则,利用模糊推理系统推理噪声隶属度,进而去除由噪声引起的伪边缘,获得真实边缘,实现边缘检测。实验表明,与其他边缘检测方法相比,本文的方法不但可以获得较好的边缘特性,而且具有较强的抗噪性能。 相似文献
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图像边缘包含非常重要的图像信息,针对图像处理中的模糊边缘检测存在的缺陷,将免疫学中的克隆选择理论引入量子遗传算法,利用这种新的混合量子遗传算法对图像阈值进行优化得到最佳阈值,改进模糊边缘的检测算法。通过测试图像的边缘检测结果表明,该算法具有较好的检测模糊边缘和抑制噪声能力,用于边缘检测能获得良好的效果。 相似文献
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提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。 相似文献
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针对模糊知识的内在联系,提出了一种模糊推理与逆向推理相结合的混合推理技术,介绍了该技术的设计思想,结合模糊知识实现了算法,重点论述了模糊推理与逆向推理相结合的推理过程,实现了一种较为理想的不确定性推理方法,有效地提高了推理机的执行效率。 相似文献
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提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善. 相似文献
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