自适应双线性广义模糊增强的图像轮廓提取
在模糊集合论(FS)和广义模糊集合论(GFS)的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子(LGFO),理论分析并验证了其性质。提出了一种自适应双线性广义模糊增强算法用于提取图像边缘轮廓,该算法利用线性广义隶属度变换函数与LGFO,实现了灰度图像空间与广义模糊空间的相互转换,空间转换过程中对线性广义模糊隶属空间实施了线性广义模糊增强处理,最终在灰度图像空间中使用“MIN”算子提取图像轮廓。该算法还使用可检测边缘度与噪声标准差之商作为图像增强的评估标准,自动选择模糊参数D,实现了线性广义模糊增强图像的自适应优化。实验表明,该算法快速无失真,适用于彩色图像,提取的图像轮廓准确、层次分明。
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