基于模糊规则的彩色图像边缘检测-研究论文

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文件名称：基于模糊规则的彩色图像边缘检测-研究论文
文件大小：353KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-10 10:29:50
Segmentation Edge Detection 边缘检测方法是图像分割中的重要技术之一，用于准确地找出输入图像中的对象。 边缘是对象和背景之间的边界，它表示重叠对象之间的边界。 最常用的操作分析之一是边缘检测，用于增强和检测图像中的边缘。 它去除了无用的数据、噪声和频率，同时保留了图像中的重要结构特性。 模糊逻辑技术已用于图像理解应用，例如边缘检测、特征提取、分类和聚类。 模糊逻辑具有模仿人类思维以有效采用近似而非精确形式的推理模式的能力。 灰度图像中的边缘检测有很多定位边缘的方法，它有几套算法来表示它。 但是图像在场景中产生更多的信息，即彩色图像很少有方法来分割它。 因此，本文代表了文献中的彩色图像分割方法，并通过使用掩蔽、过滤和阈值方法的组合形式提取 RGB 图像中的颜色通道来准备新的分割方法。 本文讨论了RGB颜色模型和模糊隶属函数方法，特别说明了模糊隶属函数的用法，模糊隶属函数用于创建具有基于RGB通道提取的某种规则的掩模的不同组合，以扫描分离的通道图像并包括阈值和过滤概念，以进一步以增强的方式生成输出图像。