基于GFS的双线性快速模糊增强图像边界检测新算法

• 作者: 董桂云 郝重阳 韩培友
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 边界检测 广义模糊集 线性广义模糊算子
• 年，卷（期）: 2004,（19）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 6-7
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.19.003

摘要

根据广义模糊集(GFS)理论,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子(LGFO),从而给出了基于GFS的双线性快速模糊增强图像边界检测新算法.首先利用线性左半梯形隶属函数将灰度图像的普通集合变换为GFS,其次利用LGFO对GFS进行区域对比度增强,同时把GFS变换为模糊集合,然后再把模糊集合变换成普通集合,最后在普通集合中进行边界提取.通过大量实例证明,使用该算法提取图像边界速度快、效果好,而且多项指标均超过了文献[2]～[5].

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝重阳	西北工业大学电子与信息工程研究所	173	2348	22.0	40.0
2	韩培友	西北工业大学电子与信息工程研究所	12	111	5.0	10.0
3	董桂云	河南师范大学数学与信息科学学院	2	3	1.0	1.0