[发明专利]基于对象云的模糊边缘检测方法

摘要

本发明请求保护一种基于对象云的模糊边缘检测方法，涉及数字图像处理技术。该方法将模糊集理论和云理论集成应用于图像的边缘检测，设计了一种适用于图像的高效检测方法，基于灰度特征生成对象云，将图像中模糊对象表现为云团形式，正向云发生器实现图像空间与云空间的映射，云运算实现边界云团及其数字特征获取，根据最大模糊熵原理自适应进行边缘过渡区处理；本发明保留了图像中大量的低灰度值边缘信息，因而在很大程度上弥补了基于模糊集理论算法的缺陷，同时也兼顾了不确定边界的随机性问题，应用于多光谱影像能够取得好的检测效果。

主权项

1、一种基于对象云的模糊边缘检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)图像去噪处理阶段，对对象云图像进行非线性阈值降噪处理；(2)图像云核提取及合并阶段，基于灰度特征生成对象云，利用松弛迭代法生成不确定面云的云核，并进行云合并；(3)云化图像中各对象，生成云空间阶段，对不同类型对象云图像进行云化描述，将图像空间的数据通过一对多模型在该空间中映射为云团，实现图像空间与云空间的映射；(4)对相邻对象云进行逻辑运算并提取边界过渡区，获取反映边界云所覆盖范围的数字特征，构建基于边界云数字特征的模糊特征平面，根据模糊特征平面建立模糊矩阵；(5)根据最大模糊熵原理自适应进行边缘过渡区处理，根据边界云数字特征计算各个像素的隶属度，边界云所覆盖的所有象素构成的二维集合为边界过渡区；(6)对边缘进行生长及综合，获取连续而清晰的边缘线。