二型模糊Retinex算法在彩色图像边缘检测中的优化与应用

彩色图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题，它对于理解图像结构、分割、识别等方面起着关键作用。本文主要关注于二型模糊集在彩色图像边缘检测中的应用，特别是针对Retinex算法的研究。Retinex是一种经典的图像复原技术，最初由心理学家George J. Mather和Richard L.ettings提出的，旨在模拟人眼对场景的理解方式，通过分离光照和反射信息来增强图像的细节。 论文首先概述了模糊理论在彩色图像边缘检测领域的研究进展，强调了模糊方法对于处理图像噪声、提高边缘检测鲁棒性的重要性。然而，现有的理论和方法往往难以同时处理彩色图像的复杂性和噪声，因此，寻找一种既能抵抗噪声、定位精确又能避免漏检和误检的通用边缘检测算法仍然面临挑战。 针对彩色图像中存在的灰暗区域和光线变化带来的问题，论文提出了一种改进的Retinex算法——FMSRCR（Fuzzy Multi-scale Structure Retinex and Color Restoration）。这种方法旨在通过预处理消除光线变化的影响，确保图像在检测过程中的稳定性。FMSRCR通过对图像进行规范化，使得图像在检测前处于更标准的环境条件，从而改善边缘检测的准确性。 接着，论文深入探讨了二型模糊集合理论，这是一种比传统模糊集更复杂的数学模型，能够更好地处理不确定性和模糊性。作者以Pal.King算法为例，对比了二型模糊集和传统模糊边缘检测方法的优缺点。通过结合二型模糊集的灵活性和Pal.King算法的优点，设计出了一种基于二型模糊增强的模糊边缘检测算法。这种新算法在FMSRCR预处理后的彩色遥感图像上进行了实验验证，结果显示，对于亮度不太高的彩色遥感图像，该算法在边缘检测性能上有所提升，且相比传统方法表现出更好的适应性和效果。 关键词：边缘检测、彩色图像、Retinex、二型模糊集(T2FSI)凸显了论文的核心研究内容和方法。通过这项工作，作者不仅对Retinex算法进行了创新，还为彩色图像边缘检测领域提供了新的理论支持和实用工具，有助于提高图像处理应用的精度和效率。