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：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
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(zhì)量控制系統(tǒng)。因此，引進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果。雖然計算機視覺
Abstract—The fuzzy technique is an operator introduced in order to simulate at a mathematical level the compensatory behavior in process of decision making or subjective eva luation. The following paper introduces such operators on hand of computer vision application.
In this paper a novel method based on fuzzy logic reasoning strategy is proposed for edge detection in digital images without determining the threshold value. The proposed approach begins by segmenting the images into regions using floating 3x3 binary matrix. The edge pixels are mapped to a range of values distinct from each other. The robustness of the proposed method results for different captured images are compared to those obtained with the linear Sobel operator. It is gave a permanent effect in the lines smoothness and straightness for the straight lines and good roundness for the curved lines. In the same time the corners get sharper and can be defined easily.
Keywords—Fuzzy logic, Edge detection, Image processing, computer vision, Mechanical