外文翻譯---基于模糊邏輯技術圖像上邊緣檢測

1、譯文二：1基于模糊邏輯技術圖像上邊緣檢測 基于模糊邏輯技術圖像上邊緣檢測[2]摘要 摘要：模糊技術是經(jīng)營者為了模擬在數(shù)學水平的代償行為過程的決策或主觀評價而引入的。下面介紹經(jīng)營商已經(jīng)完成了的計算機視覺應用。本文提出了一種基于模糊邏輯推理戰(zhàn)略為基礎的新方法，它被建議使用在沒有確定閾值的數(shù)字圖像邊緣檢測上。這種方法首先將用 3 3 的浮點二進制矩陣將圖像分割成幾個區(qū)域。邊緣像素被 ?映射到一個屬性值與彼此不同的范圍。該方法的魯棒性所得到的不

2、同拍攝圖像將與線性 Sobel 運算所得到的圖像相比較。并且該方法給出了直線的線條平滑度、平直度和弧形線條的良好弧度這些永久的效果。同時角位可以更清晰并且可以更容易的定義。關鍵詞 關鍵詞：模糊邏輯，邊緣檢測，圖像處理，電腦視覺，機械的部位，測量1. 引言 引言在過去的幾十年里，對計算機視覺系統(tǒng)的興趣，研究和發(fā)展已經(jīng)增長了不少。如今，它們出現(xiàn)在各個生活領域，從停車場，街道和商場各角落的監(jiān)測系統(tǒng)到主要食品生產(chǎn)的分類和質量控制系統(tǒng)。因此，引進

3、自動化的視覺檢測和測量系統(tǒng)是有必要的，特別是二維機械對象[1,8]。部分原因是由于那些每天產(chǎn)生的數(shù)字圖像大幅度的增加(比如，從 X 光片到衛(wèi)星影像)，并且對于這樣圖片的自動處理有增加的需求[9,10,11]。因此，現(xiàn)在的許多應用例如對醫(yī)學圖像進行計算機輔助診斷，將遙感圖像分割和分類成土地類別(比如，對麥田，非法大麻種植園的鑒定，以及對作物生長的估計判斷)，光學字符識別，閉環(huán)控制，基于目錄檢索的多媒體應用，電影產(chǎn)業(yè)上的圖像處理，汽車車牌的

4、詳細記錄的鑒定，以及許多工業(yè)檢測任務(比如，紡織品，鋼材，平板玻璃等的缺陷檢測)。歷史上的許多數(shù)據(jù)已經(jīng)被生成圖像，以幫助人們分析(相比較于數(shù)字表之類的，圖像顯然容易理解多了)[12]。所以這鼓勵了數(shù)字分析技術在數(shù)據(jù)處理方面的使用。此外，由于人類善于理解圖像，基于圖像的分析法在算法發(fā)展上提供了一些幫助(比如，它鼓勵幾何分析)，并且也有助于非正式確認的結[1] Abdallah A. Alshennawy, Ayman A. Aly. Ed

5、ge Detection in Digital Images Using Fuzzy Logic Technique . World Academy of Science, Engineering and Technology, 2009, 51: 178-186. ? ? J輸入圖像模糊圖像 模糊推理系統(tǒng) 圖像去模糊 結果圖像專家知識庫模糊邏輯模糊集理論圖二 模糊圖像處理的一般結構最近的研究發(fā)現(xiàn)可以使用神經(jīng)模糊功能開發(fā)邊緣檢測，在

6、一個相對較小的原型邊緣設置上訓練之后，再用古典邊緣檢測在樣品圖像中進行分類。這項工作是Bezdek 等人開創(chuàng)的，他們訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡去像正規(guī)的 Sobel 算子一樣給出相同的模糊的結果。然而，通過筆者和合作者的工作已表明訓練神經(jīng)網(wǎng)絡去分類脆值是個更有效的 Bezdek 計劃變體。神經(jīng)模糊邊緣檢測的優(yōu)勢甚至超過傳統(tǒng)的邊緣檢測。在[27, 28]系統(tǒng)中的描述，模糊推理系統(tǒng)的輸入是通過向原始圖像申請高通濾波器，Sobel 算子和低通濾波器而獲

7、得的。然后整個結構轉換成對比增強濾波器起作用，另一個問題是，轉換成輸入類里指定數(shù)量的部分圖像。為數(shù)字圖像上的邊緣檢測，一種新型的基于模糊邏輯推理策略的 FIS 方法已經(jīng)準備好了，而不是確定閥值或需要訓練算法。這種提出的方法通過將圖像分割成浮動 3*3 的二進制區(qū)域開始。一個直接的模糊推理系統(tǒng)測繪一個從浮動矩陣上得到不同值的范圍來檢測邊緣。A 模糊圖像處理模糊圖像處理是所有方法的集合，包括理解，描繪或處理作為模糊集的段或特征的圖像。描繪或

8、處理取決于選定的模糊技術或需要解決的問題。模糊圖像處理有三個主要階段：圖像模糊化，隸屬度值的修改，以及必要是的圖像去模糊化，如圖2 所示。模糊化和去模糊化的步驟歸咎于我們不具備硬件模糊。因此，圖像數(shù)據(jù)的編碼(模糊)和對結果的解碼(去模糊化)使通過模糊技術處理圖像變?yōu)榭赡?。模糊圖像處理的主要力量是中間步驟(隸屬度值的修改)。當圖像數(shù)據(jù)從灰度平面轉換成隸屬度平面(模糊)，通過模糊技術修改隸屬度。這可以是一個模糊聚類，一個基于規(guī)則的模糊方法，