基于模糊神经网络的红外图像边缘提取算法

摘要：

针对现有图像边缘提取算法存在的噪声平滑能力与边缘精确定位之间的矛盾,以及红外图像自身信噪比低、视觉效果模糊和对比度差等缺陷,利用模糊神经网络的学习、自适应和模糊处理等优点,提出了一种基于模糊神经网络的红外图像边缘提取方法.计算各像素点8个方向的基本梯度、左关联梯度和右关联梯度,并将其组成梯度数组,把8个方向的梯度数组作为模糊神经网络的输入信号,通过学习和模糊处理最终可获得相对精确的红外图像边缘.实验结果表明,该方法抗噪能力强,边缘保留完整且为单像素宽,在处理红外图像边缘提取上要优于其他算法.

关键词：边缘提取、红外图像、关联梯度、模糊神经网络、隶属度

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60874106;51175377

在线出版日期：2012-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1063-1067