自适应神经模糊推理系统在边缘检测中的应用

"一种新的边缘检测算法研究 (2012年) - 长安大学汽车学院汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室 肖梅，张雷，寇雯玉，苗永禄，刘伟" 本文主要介绍了一种创新的边缘检测算法，旨在提升图像处理中的边缘检测效率和精度。该算法结合了自适应神经模糊推理系统和后处理程序，通过利用与边缘方向和梯度双重信息相关的四个目标函数作为输入，实现更精确的边缘识别。 1. 自适应神经模糊推理系统 自适应神经模糊推理系统是算法的核心部分，它融合了神经网络的学习能力与模糊逻辑的不确定性处理能力。通过选取四个与边缘方向和梯度相关的特定目标函数作为输入，系统能够根据这些信息进行边缘判断。在算法设计中，使用计算机合成图像对自适应神经模糊推理系统进行训练，以优化其性能。 2. 后处理程序 后处理程序是对自适应神经模糊推理系统输出结果的进一步处理。通过对系统输出值与预设门限值进行比较，可以判断像素点是否为边缘点。如果输出值小于门限值，则认为该点是图像边缘的一部分。这个步骤有助于去除可能的噪声干扰，提高边缘检测的准确性。 3. 模糊逻辑与边缘检测 模糊逻辑在图像处理领域有着广泛的应用，特别是在处理不确定性、不精确信息时。文献中提到的其他方法，如EDN-INFP、FMFED和AIFST等，都是基于模糊逻辑的边缘检测算法。这些算法通过定义不同的目标函数或距离测量公式，来判断像素点是否为边缘，但新提出的算法在实验中显示出了优于这些传统方法的性能。 4. 实验与比较 仿真实验结果显示，该新算法在边缘检测效果上超越了传统的边缘检测方法（如Canny、Sobel等）以及文献中报道的其他方法。这表明，结合自适应神经模糊推理系统和后处理程序的新算法具有更高的检测精度和运行效率。 总结，该研究提出了一种结合神经网络和模糊逻辑的新型边缘检测算法，通过综合考虑边缘的方向和梯度信息，实现了更准确的边缘定位，并在实际应用中显示出优越的性能。这一成果对于图像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域具有重要的理论和实践价值。