基于云模型的模糊边缘检测

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1、万方数据第41卷第l期2006年2月西南交通大学学报JoURNALOFSOUTHWESTJIA01roNGUNⅣERSⅡY、k1．41No．1Feb．2006文章编号：0258—”24(2006)01珈85—06基于云模型的模糊边缘检测薛丽霞1’2，王佐成k2，李永树1，汪林林2(1西南交通大学土木工程学院，四川成都610031；2．重庆邮电学院计算机学院，重庆400065)摘要：基于云模型和模糊集理论．提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度，借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带，进而在条件概率和模糊划分熵的基础上，根据最大模糊熵原则确定

2、最优阕值．对图像模糊边界进行提取．试验结果表明．该算法能保留大量低灰度信息，可以获得较好的检测效果．关键词：云模型；对象云；模糊边界；模糊隶属带；边缘检测中图分类号：哪17．4文献标识码：AFuzzyEdgeDetec廿锄B嬲edonCloudModel皿堪工i略z。1一，翮ⅣGzuo一曲8几91”。Ⅱyo，lg一5h∥，耽昭曲I一2讯2(1．schoolofc}vilE“g．，soulhwe吐JiaotollgUnive糟ity，chengdu610031，chiⅡa；2．schoolofc砌puter‘Science帅d‰h010时，chon砰lIgPost明dTele

3、c0㈣立c吐油ulIive始竹，cho。啪i“9400065，china)Abs打act：B鹳edontllec10udmodelanddlem2zy鸵ttlleory，anewedgedetecdonme出odw踮pmp∞ed．Firstly，wit}lthismed均d，objectcloudsaregenemtedu8ingtlleregion乎awtha圭90dt}lmontIlebasisoftheg髓lylevelofimages．Secondly，boundaryc10udsandfLl2zyⅡmbe蛐陀画ollsfortwoormorecloud8a阳obt

4、ainedba9edonBool朗ncalculati帆．Thirdly，tlleap6m8ltllresholdisdete瑚inedtllmllghma]【imizingtlleen咖pyoffIl2zypartid∞ba∞doncondi吐onalprobabilide8们dentropy0ffuzzypa一矗蛐．Finally，肋edgedetec6彻procedurej8executed仰theedgeim89es．TheexperimentalIesultsshdwtlIatwidltllepr叩08edmethodplentyof10werlevelgrayc

5、anbepreservedt00btainmorefav袖leedgedetection．Keywords：c10udrnodel；objecteloud；血2珂edge；fhz可meIll：bershipregio“；edgedetecdon图像边界广泛地存在于影像中，是图像特性分布不连续之处，也是出现阶跃变化或屋脊变化的像素集合”J．在计算机视觉及图像处理系统中，许多问题的解决都是从边缘检测开始的．现有算法没有很好地体现边缘的模糊性和随机性特点，如PaL鼬ng算法将原图像中相当多的低灰度值被硬性地置为o，在某种意义上将模糊明确化，从而将损失大量低灰度值边缘信息，检测结果

6、的精度受到很大影响”。．云理论是在传统模糊集理论和概率统计基础上建立的一种处理不确定性问题的新理论，采用隶属度刻画论域中各元素与其核心概念的远近关系，隶属度越大，元素越接近概念核心”’．与之相似的是图像边缘可以看作是一条灰度异常带，异常带内像素的梯度幅值明显大于其邻域点，具有较高的灰度跳变．在边缘带内部，边缘中心与其周围像素相比，其灰度也有较大差别，离边缘中心距离越远，差异越大．这种相似性使得云理沦的基本思想及云模型方法有可能被运用到图像模糊边缘检测中，将是一种新的尝试．本文中将云理论及云模型应用于图像边缘检测，提出了一种新的边缘检测算法——基于云模型的边缘检测算法．收稿日

7、期：2005—0300基金项目：国家自然科学基金资助项目(加371098)；重庆市自然科学基金资助项目(csl位005BB2065)作者简介：薛丽霞(1976一)．女，讲师，博士研究生，研究方向为Gls与遥感图像处理，电话：023石2487“7．E．mail=xudx@cqup【甜¨n万方数据西南交通大学报第41誊：：掺一：{i嶝：％(a)不确定线的云表达(b)半云环在卅_’平面的投影(c)不确定点的云表达图1对象的云表达Fi昏lcloI

8、d0fobj∞协云对象的生成是云运算的前提，由于图像边缘主要存在于面状对象之