改进的模糊形态学边缘检测算法

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (16): 185-187.

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改进的模糊形态学边缘检测算法

王佐成1，唐素2，薛丽霞2，张喜平1，杨帆2

1.重庆邮电大学软件学院，重庆 400065
2.重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆 400065

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-06-01 发布日期:2011-06-01

Improved edge detection algorithm based on fuzzy morphology

WANG Zuocheng1，TANG Su2，XUE Lixia2，ZHANG Xiping1，YANG Fan2

1.College of Software，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China
2.College of Computer Science and Technology，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-06-01 Published:2011-06-01

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法，使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面，利用滑动窗口技术进行模糊增强，增大边缘的灰度差，将增强后的模糊图像调整回原始区域，采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。

关键词: 模糊形态学, 模糊增强, 模糊特征平面, 边缘检测

Abstract: A new algorithm of fuzzy mathematical morphology for image edge detection is proposed.The algorithm combines the method of fuzzy enhancing and fuzzy mathematical morphology.It extracts the fuzzy feature matrix from the spatial domain with the linear membership function，executes the fuzzy enhancement with the sliding window technology，obtains the modified fuzzy domain，extracts the edges of the modified image by the multi-directions algorithm of fuzzy mathematical morphology.Experiments testify that the algorithm is both efficient and effective.

Key words: fuzzy mathematical morphology, fuzzy enhancing, fuzzy feature matrix, edge detection

王佐成1，唐素2，薛丽霞2，张喜平1，杨帆2. 改进的模糊形态学边缘检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(16): 185-187.

WANG Zuocheng1，TANG Su2，XUE Lixia2，ZHANG Xiping1，YANG Fan2. Improved edge detection algorithm based on fuzzy morphology[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(16): 185-187.

[1]	马庆禄，唐小垚. 融合时域和分水岭信息的车辆检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 227-233.
[2]	齐小祥，李敏，朱颖，宋雨，杜卫东. 基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 232-240.
[3]	涂兵1，2，3，张晓飞1，3，潘建武1，3，张国云1，2，3，周紫璇1，3. 多特征与边缘校正融合的天际线检测算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 178-185.
[4]	孙梦茹，王瑜，邢素霞. 基于结构局部边缘模式的绿色植物物种识别[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(3): 167-170.
[5]	韩彬，杨大利. 基于透射变换的印刷品图像归一化研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(23): 188-193.
[6]	聂东林，王洪辉，王翔，孟令宇. 基于图像处理的滑坡后缘裂缝运动轨迹分析[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 201-205.
[7]	冯正英，王世东. 结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 266-270.
[8]	刘丽霞1，李宝文3，王阳萍1，2，杨景玉1，2. 改进Canny边缘检测的遥感影像分割[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(12): 54-58.
[9]	吴进，赵隽，李聪，吴汉宁. 机器视觉中边缘检测算法的SDSoC加速实现[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(12): 208-214.
[10]	张经宇，滕建辅，白煜. 医学图像边缘检测的Levy-DNA-ACO算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(8): 14-20.
[11]	朱明明1，许悦雷1，张旭蕾2，马时平1，吕超1，辛鹏1，邹洪中1，马红强1. 基于V1细胞特性的边缘检测[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(5): 200-205.
[12]	李忠海，金海洋，邢晓红. 整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 179-184.
[13]	况杰，章杨松，赵佳斌. 基于相位一致性图像处理的岩体裂隙自动检测[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(24): 193-197.
[14]	沈夏炯1，2，张汇东1，韩道军1，2. 一种面向SAR图像的多窗口道路边缘检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(19): 164-171.
[15]	李忠海，宋智钦，王崇瑶. 非整数步长的分数阶微分Sobel算子的应用[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 192-197.

改进的模糊形态学边缘检测算法

Improved edge detection algorithm based on fuzzy morphology

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