本文選題：噪聲圖像 + 邊緣檢測��； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年23期

【摘要】：針對傳統(tǒng)圖像邊緣檢測算法抑制噪聲能力差的問題,提出一種基于直覺模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set,IFS)的邊緣檢測算法。該算法設(shè)定了一個表示平坦區(qū)域的模板圖像,并在圖像窗口內(nèi)構(gòu)造了一種同時考慮了圖像梯度和圖像窗口的方差信息的隸屬度函數(shù),然后通過計算圖像窗口與模板圖像之間的模糊直覺散度(Intuitionistic Fuzzy Divergence,IFD)對邊緣進行定位和輸出。實驗結(jié)果表明,對于被高斯噪聲或均勻噪聲嚴重污染的圖像,該算法能夠得到較好的檢測結(jié)果。
[Abstract]:An edge detection algorithm based on intuitionistic Fuzzy set (IFSs) is proposed to overcome the problem of poor noise suppression in traditional image edge detection algorithms. The algorithm sets a template image representing flat region and constructs a membership function in the image window that considers both the image gradient and the variance information of the image window. Then the edges are located and outputted by calculating the fuzzy intuitionistic Fuzzy divergence between the image window and the template image. The experimental results show that the algorithm can obtain better detection results for images seriously polluted by Gao Si noise or uniform noise.
【作者單位】： 中北大學(xué)山西省生物醫(yī)學(xué)成像與影像大數(shù)據(jù)重點實驗室;中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目子課題(No.2016YFC0101602) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(No.2016-085) 山西省青年基金項目(No.201601D021080) 中北大學(xué)�；�(No.XJJ2016019)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1867094