一种曲面拟合图像边缘特征提取算法

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1、万方数据2011年6月第38卷第3期西安电子科技大学学报(自然科学版)。丁()I刀RNAI，0FⅪDIANID咖RSnYJun．2011V01．38N0．3doi：10．3969／j．issn．1001—2400．2011．03．027一种曲面拟合图像边缘特征提取算法杜亚勤1，洪波2，郭雷1，杨宁1(1．西北工业大学自动化学院，陕西西安710072；2．西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西西安710032)摘要：针对传统最小二乘支持向量回归函数曲面拟合边缘特征提取算法推广性差的问题，提出首先在模糊特征平面对图像进行模糊去噪增强，使图像各种边缘信息凸显，

2、弱化非边缘信息；然后对图像进行最小二乘支持向量回归函数曲面拟合，对拟合函数求导确定边缘．在对每个点采用相同惩罚因子时，保证了图像中每一像素的邻域最佳函数拟合．仿真实验表明，该算法边缘提取质量清晰细致，效果较好，且各种参数的选择不需人为调节，适合图像预处理阶段应用．关键词：模糊集；曲面拟合；边缘检测；最小二乘支持向量机；图像处理中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001-2400(2011)03-0164-05NovelcurvefittingedgefeatureextractionalgorithmDUYaqinl，HONGB02，GU

3、OLeil，YANGNin91(1．Dept．ofAutomaticControl，NorthwesternPolytechnicalUniv．，Xi’an710072，China；2．ComputerScienceandEng．College，Xi’anTechnologicalUniv．，Xi’an710032，China)Abstract：Theedgecontainsmuchvisualinformationoftheimage，SOtheimagefeatureextractionisimportantinimageprocessing．Int

4、hispaper，theformerleastsquaressupportvectormachines(LS-SVM)ed萨featureextractionalgorithmisanalysed，anditisfoundthatitsuniversalityisweaken．Sothispaperproposesanovelmethodforedgeextraction，inwhichfirstlythedigitalimageistransferedtothefuzzycharacteristicplane，wheretheimageedgepart

5、isextruded，andtheotherpartisweakened．ThetheimageintensitysurfaceiswellfittedbytheLS—SVMfunction，inwhichthefirstandsecondderivativesarecalculated．Finally，theratllerfineimageedgefeaturecanbegained．ExperimentsshowthatthisalgorithmcanleadtoahiIghersegmentationqualityandthattheparamet

6、erscanbefixed，whichisveryusefulinimageprocessing．KeyWords：fuzzysets；curvefitting；edgedetection；leastsquaressupportvectormachines(Ls—SVM)；imageprocessing图像的边缘包含图像许多重要视觉特征，提取边缘特征是图像压缩、检索等图像处理的第1步．对此问题各国学者进行了大量的研究，提出了许多算法¨引．其中曲面拟合法是一种常用的效果较好的图像边缘特征提取算法，检测精度高．文献[3]提出采用最小二乘支持向量(LS—SVM

7、)回归函数作为曲面拟合函数对图像提取边缘特征，利用支持向量机在解决小样本、非线性以及高维模式识别问题中显示的特有优势来提取图像边缘特征，取得了较好效果．然而在LS—SVM中，每个输入样本被同等看待，每个样本对应的惩罚因子相同，易产生过拟合现象，导致算法推广性能变差．文献[4]对边缘提取算法核函数及其各参数进行了讨论，针对不同图像调节各参数可取得较好效果．但图像特征提取是图像处理前期的一种预处理形式，在不同的系统，如图像检索中，人为参与预处理阶段参数调节的可能性很小，因此，该方法的处理效果会受到很大影响，收稿日期：2010—10·30基金项目：国家自然科学

8、基金资助项目(60675015)作者简介：杜亚勤(1972一)，女，副教授，西北