一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

基于NSCT和KFCM聚类的图像边缘检测方法

为进一步提高现有图像边缘检测方法的性能,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和核模糊c-均值(KFCM)聚类的图像边缘检测方法.首先通过NSCT将原始图像分解成低频分量和高频分量;然后对含噪声较少的低频分量提取边缘信息,并采用KFCM聚类算法进行聚类得到低频边缘图像,以提高定位精度,而对于边缘细节信息较多的高频分量各个子带,通过模极大值检测边缘以减少伪边缘,丰富图像细节;最后对低频和高频图像边缘进行融合得到完整的边缘.实验结果表明,相比于Canny方法、边缘检测算子与模糊聚类结合的方法、边缘信息与混沌粒子群优化的模糊聚类结合的方法、NSCT域模极大值方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富.     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子.提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN" 算子提取出了增强图像的边缘轮廓.基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性.实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明.     

模糊环的再定义

利用模糊空间理论定义模糊环和模糊子环 ,并研究了它的基本性质 ,建立了研究模糊环的新的理论体系 ,弥补了传统模糊环定义中无模糊泛集和模糊运算的不足 ,是传统模糊环概念的规范化和一般化     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

环的生成模糊理想

采用一种新的方法，即利用确界刻画环中由模糊子集生成的各种模糊理想，给出了建立各种生成模糊理想的构造定理，其结果在模糊代数和计算机科学研究中将产生重要影响。     

F值函数关于F值F测度的F积分

以非负F数的概念的基础,定义了取值的非负F数的F测度,研究了非负F值函关于F值I测度的F积分,得到了该种积分的定义,性质和收敛定理,使得Sugeno的数值F积分得以推广。     

模糊极限的一种新定义

在模糊分析中模糊极限的定义都是基于扩张原理的形式给出的,并且都是对元素遍历某个条件或取λ遍历[0,1]所对应的全体结果进行运算,这种运算中的遍历过程给模糊极限的定义形式及其应用带来了极大的不便。利用模糊结构元方法给出了模糊极限的一种新的定义,这种形式摒弃了对元素遍历的繁琐运算,使得该定义运用起来更加灵活简便,而且也体现了模糊结构元方法在简化模糊分析计算方面的优越性。最后给出了 3 个结论,即极限的加减法与数乘定理、极限唯一性定理、有界性定理,     

关于半群的模糊素理想与模糊同余的几个注记

本文给出了半群的模糊素理想,模糊同余的定义,利用同余证明了模糊半群的一些同构定理.     

混合型模糊Agent结构

针对实际系统所具有的内在不确定性,提出了一种具有学习能力和通信能力的混合型模糊Agent结构,该结构由学习模块、通信模块、控制算法模块、知识模块和输入输出模块组成.文中根据Agent本身所具有的模糊性,定义了它的模糊愿望集、模糊信念集及模糊意图集,介绍了每个模块的作用及工作原理,同时给出了Agent以自治方式工作的流程图.仿真结果表明,这种混合型模糊Agent可实现对复杂系统在3种状态下的稳定控制,具有较强的学习能力和适应性.     

基于直觉模糊等价关系的聚类算法

首先引入直觉模糊集的模运算、直觉模糊集之间的关系及合成运算的定义,然后提出了直觉模糊集的截集定义,揭示了利用直觉模糊等价关系的分类原理,并讨论了基于直觉模糊等价关系的模糊聚类算法,从而使直觉模糊集的基本理论得到进一步扩展。最后给出了该算法的一个数值实例。     

基于模糊相等的模糊映射及群的同态

利用模糊相等关系下的模糊映射,讨论了在此映射下群的模糊同态及其有关性质.     

模糊算子方程的解

一些实际问题的数学模型可以是集值算子方程，而在不确定环境下，这类算子方程中将可能出现不确定变量，例如，可能出现模糊变量。该文将讨论一类模糊算子方程解的存在性，并给出一个算法逼近方程的解。这里研究的算子方程是定义在模糊集上，其隶属度由模糊变量所确定。