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模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测

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黄朕, 高富强, 郑忠义, 陈春江, 栗忍. 2014: 模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测, 强激光与粒子束, 26(5): 280-284. doi: 10.11884/HPLPB201426.059001
引用本文: 黄朕, 高富强, 郑忠义, 陈春江, 栗忍. 2014: 模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测, 强激光与粒子束, 26(5): 280-284. doi: 10.11884/HPLPB201426.059001
shu
Huang Zhen, Gao Fuqiang, Zheng Zhongyi, Chen Chunjiang, Li Ren. 2014: Weak edge detection of CT image based on improved algorithm of fuzzy theory, High Power Lase and Particle Beams, 26(5): 280-284. doi: 10.11884/HPLPB201426.059001
Citation: Huang Zhen, Gao Fuqiang, Zheng Zhongyi, Chen Chunjiang, Li Ren. 2014: Weak edge detection of CT image based on improved algorithm of fuzzy theory, High Power Lase and Particle Beams, 26(5): 280-284. doi: 10.11884/HPLPB201426.059001
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模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测

  • 重庆大学自动化学院,重庆,400030

  • 重庆大学自动化学院,重庆400030;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆400030

  • 铁牛科技,四川绵阳,621000

Weak edge detection of CT image based on improved algorithm of fuzzy theory

  • 摘要: 为改进传统工业CT图像弱边缘检测效果及速度不佳问题,研究了基于分步式模糊推理法与改进解模糊算法的CT图像弱边缘检测方法.选取了相关度、一致性测度、梯度作为模糊化特征,推理过程中相对于整体推理法,采用了Mandani推理法依据简化的推理规则表进行分步模糊推理,在解模糊过程中依据隶属度函数图像提出改进解模糊方法.通过实验验证得出分步推理法对CT图像弱边缘的检测效果更好.在保证解模糊精度的前提下,采用重心法改进的解模糊法,相对传统方法计算速度有了很大提高.
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出版历程
  • 刊出日期:  2014-05-30

模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测

  • 重庆大学自动化学院,重庆,400030
  • 重庆大学自动化学院,重庆400030;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆400030
  • 铁牛科技,四川绵阳,621000

摘要: 为改进传统工业CT图像弱边缘检测效果及速度不佳问题,研究了基于分步式模糊推理法与改进解模糊算法的CT图像弱边缘检测方法.选取了相关度、一致性测度、梯度作为模糊化特征,推理过程中相对于整体推理法,采用了Mandani推理法依据简化的推理规则表进行分步模糊推理,在解模糊过程中依据隶属度函数图像提出改进解模糊方法.通过实验验证得出分步推理法对CT图像弱边缘的检测效果更好.在保证解模糊精度的前提下,采用重心法改进的解模糊法,相对传统方法计算速度有了很大提高.

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