基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法

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基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法

沈志熙, 代东林, 赵凯

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(3): 381-387

沈志熙, 代东林, 赵凯. 基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

引用本文:

沈志熙, 代东林, 赵凯. 基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

SHEN Zhi-xi, DAI Dong-lin, ZHAO Kai. Edge Detection Based on Multi-Features and Step-by-Step Fuzzy Inference[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

Citation:

SHEN Zhi-xi, DAI Dong-lin, ZHAO Kai. Edge Detection Based on Multi-Features and Step-by-Step Fuzzy Inference[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

1.
重庆大学自动化学院重庆沙坪坝区 400030

基金项目:

中央高校基本科研业务费(CDJZR10170007); 国家自然科学基金(61105030)

作者简介:
沈志熙(1976-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别与人工智能等方面的研究.

中图分类号: TP391

Edge Detection Based on Multi-Features and Step-by-Step Fuzzy Inference

1.
School of Automation,Chongqing University Shapingba Chongqing 400030

摘要: 基于Mamdani模糊推理的边缘检测，将多个特征作为整体进行一步推理，但不同特征难以兼顾对模糊边缘的敏感和噪声的抑制，导致算法鲁棒性下降. 为此，该文提出了一种基于重要性加权的分步推理算法，根据各特征对边缘敏感和噪声抑制的重要性分步进行模糊推理，并加权每步推理结果作为边缘隶属度. 并提出了一种基于面积近似的重心法改进算式，能更好兼顾解模糊的准确性和实时性. 实验结果表明了该算法的准确性、鲁棒性和实时性.
- 解模糊 /
- 边缘检测 /
- 模糊推理 /
- 重要性加权
Abstract: Edge detection based on Mamdani fuzzy inference regards all features as a whole to carry on one-step inference. However, this will decrease the robustness of algorithm since different features are difficult to guarantee both the sensibility for fuzzy edge and the suppression for noise. This paper presents a step-by-step processing scheme based on multi-features importance-weighted fuzzy inference. According to the importance degree of each feature in the edge representation and noise suppression, the proposed method carries on a step-by-step fuzzy inference and weights all inference results to obtain the edge membership. In addition, this paper presents an improved centroid method based on area approximation, which has higher precision and real-time in defuzzification. The experiment results show the precision, robustness and real-time of the proposed algorithm.
- defuzzification /
- edge detection /
- fuzzy inference /
- importance-weighted

[1]	闫丽丽, 颜金歌, 张仕斌. 基于自适应网络的量子模糊推理系统 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 482-488. doi: 10.12178/1001-0548.2022220
[2]	邹林, 黄述康, 钱璐, 汪学刚, 田晋川. LFMCW车载雷达解速度模糊测角新方法 . 电子科技大学学报, 2020, 49(6): 801-805. doi: 10.12178/1001-0548.2019166
[3]	郭强, 殷冉冉, 刘建国. 基于TOPSIS的时序网络节点重要性研究 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 296-300. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.021
[4]	龚红, 杨发顺, 丁召. 基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 402-408. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.015
[5]	叶恒舟, 胡志丹. 约束强度感知的时序约束服务组合 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 880-885. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.06.012
[6]	章军辉, 李庆, 陈大鹏. 车辆多模式多目标自适应巡航控制 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 368-375. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.008
[7]	田坤, 李晋. 太赫兹频段微动特征边缘检测及提取方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(1): 19-24, 36. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.003
[8]	周牧, 张巧, 田增山, 蒲巧林, 李玲霞. 基于图像边缘检测的WLAN室内用户运动地图构建 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 240-245.
[9]	匡平, 张明星, 万维. 基于尺度乘积的X射线焊缝区域提取算法研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 737-742. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.017
[10]	林丽君, 殷鹰, 何明格, 尹湘云. 基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 283-288. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.021
[11]	雷涛, 樊养余, 王小鹏. 柔性矢量形态学梯度算子 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 910-916. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.020
[12]	周秀云, 何晓渝, 冯中正. 左中右差分绝对值最大法的边缘检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 388-391. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.014
[13]	段军棋, 何子述, 韩春林. 高效的PD雷达多重频模糊分辨算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 549-551.
[14]	舒兰, 赵磊. 粗糙集的模糊性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 124-126.
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基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

1. 重庆大学自动化学院重庆沙坪坝区 400030

基金项目:

中央高校基本科研业务费(CDJZR10170007); 国家自然科学基金(61105030)

作者简介:
沈志熙(1976-),男,博士,主要从事图像处理、模式识别与人工智能等方面的研究.

收稿日期: 2013-01-05
修回日期: 2013-04-03
刊出日期: 2014-06-15

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 基于Mamdani模糊推理的边缘检测，将多个特征作为整体进行一步推理，但不同特征难以兼顾对模糊边缘的敏感和噪声的抑制，导致算法鲁棒性下降. 为此，该文提出了一种基于重要性加权的分步推理算法，根据各特征对边缘敏感和噪声抑制的重要性分步进行模糊推理，并加权每步推理结果作为边缘隶属度. 并提出了一种基于面积近似的重心法改进算式，能更好兼顾解模糊的准确性和实时性. 实验结果表明了该算法的准确性、鲁棒性和实时性.

English Abstract

沈志熙, 代东林, 赵凯. 基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

引用本文:

沈志熙, 代东林, 赵凯. 基于多特征分步模糊推理的边缘检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

SHEN Zhi-xi, DAI Dong-lin, ZHAO Kai. Edge Detection Based on Multi-Features and Step-by-Step Fuzzy Inference[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

Citation:

SHEN Zhi-xi, DAI Dong-lin, ZHAO Kai. Edge Detection Based on Multi-Features and Step-by-Step Fuzzy Inference[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.011

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