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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于閾值優化的圖像模糊邊緣檢測算法

基于閾值優化的圖像模糊邊緣檢測算法

2009-06-06 | rar | 319 | 次下載 | 5積分

資料介紹

邊緣檢測是圖像預處理中最重要的內容之一,本文使用遺傳算法對閾值優化得到最佳閾值參數,對模糊邊緣檢測算法進行改進,根據此最佳閾值來定義一個新的簡單隸屬度函數,簡化了Pal.King算法中復雜的G和G-1運算。不僅使復雜計算簡單化,還減少了迭代次數。仿真結果表明:該算法具有較強的檢測模糊邊緣能力,是一種實用、高效的邊緣提取算法,同時此方法很容易擴展到多閾值圖像邊緣處理。
關鍵詞: 邊緣檢測;隸屬函數;模糊特征平面;模糊增強;閾值優化
Fuzzy edge detection based on threshold optimization Luo yu-ling(1) (2) Tang xian-ying(1)
1(Institute of Computer and Communication Engineering, Changsha University Of Science and Technology, HuNan, 410076, China) 2 (Department of Computer Science, XiangNan University Of Science and Technology, HuNan. 423000, China) Abstract:Edge detection is one of the most important elements in Image processing. This Paper makes some improvement to the Pal. King fuzzy edge-detection algorithm. This is present a scheme for optimal thresholding using genetic algorithms. A new definition of a simple membership function according to the optimal thresholding. Simplified complex G and G-1 operations of Pal. King Algorithms. This improved algorithm not only simplifies complex calculation, but also brings out a new transformation of fuzzy enhancement, and reduces the count of iterations. Simulation results show that: the algorithm is a practical and efficient edge detection algorithm, and this method can easily extend to more threshold edge detection of image processing.
Keywords: edge detection;membership function;Fuzzy property domain;Fuzzy enhancement;Threshold optimization
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