基于多粒度粗糙模糊集的图像边缘检测  

Image Edge Detection Based on Multi-Granularity Rough Fuzzy Set

作　　者：王丹[1] 吴孟达[1] 毛紫阳[1] 周凡程[1] 

机构地区：[1]国防科技大学数学与系统科学系,长沙410073

出　　处：《模式识别与人工智能》2012年第2期195-204,共10页Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60872152)

摘　　要：提出一种基于粗糙模糊集的多粒度边缘检测方法.该方法结合粗糙集处理不确定信息的能力和C-Set多粒度处理的思想,通过定义粗糙运算和运算给出边缘表示模型,引入粒度参数对边界定位精度和噪声抑制进行调节,引入结构相似度参数融合粗糙上近似和下近似,以获得更加精确的边界.该检测方法在定位精度上具有粒度不变性,并具有一定噪声抑制作用,实验结果显示其具有较好的边缘检测效果.An edge detection method based on rough fuzzy set is presented which combines advantages of rough sets that can handle vagueness and C-Set that can provide multi-granularity. An edge expression is proposed by the definition of rough × operation and ＋ operation. Granularity w and structure similarity e are introduced for better edge detection. The experimental results show that the image edge detection algorithm performs well.

关 键 词：粗糙模糊集 粒度 结构相似度 边缘检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]