区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法
汪林林，唐在金
，WANG Lin-linTANG Zai-jin
重庆邮电大学 计算机学院，重庆 400065
，，，Department of Computer Science and TechnologyChongqing University of Posts and TelecommunicationChongqing s40006 5China
:E-mailazuresky168@163.com
， WANG Lin-linTANG Zai-jin.Color remote sensing image edge detection using interval type-2 fuzzy sets.Computer En,
，，():gineering and Applications2010462138-140.
:’， AbstractFor the type-1 fuzzy se ts membership function is crisp and unflexibleand it is difficult to meet many of the edge
’detection requires.And the traditional PalKing methods using a single threshold image enhanced dotn meet with gray- rich
，changes and a great deal of informationthe color remote sensing image processing.A new method color remote sensing image
，edge detection using IT2FS is proposed.The results show that it can better detect the edge of color remote sensing imageso s it is a practical and effective remote sensing of color edge detection method.
:;;; Key wordscolor remote sensing imagedgee detectiointervan type-2 fuzzy setsPalKing algorithml
摘要:针对一型模糊集其隶属度函数是确定的，不具有柔性，很难满足图像的多方面边缘检测要求，及传统 算法采用单一阈 PalKing
值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥。
感图像边缘检测方法。实验结果
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
明，它能较好地检测出彩色遥感图像边缘，因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方。 法关键词:彩色遥感图像;边缘检测;区间二型模糊集;算法PalKing
: 文章编号:()文献标识码: 中图分类号: DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2010.02.0421002,8331201002-0138-03 ATP391.41
引言二型模糊理论1 2
边缘检测是数字图像处理的重要手段，在图像检索和目标 由于一型模糊集其隶属度函数是确定的，不具有柔性，因
而无论采用什么样的隶属度函数和算法，很难使不确定性的影 识别等领域具有广泛的应用。由红、绿、蓝波段合成的彩色遥感
响最小化在实际应用中，由于隶属度函数往往是专家根据他 。图像能使被摄物体的颜色尽可能如实地显示出来，且比灰度图 [1]像提供更多、更丰富的信息。然而传统的边缘检测方法大多是 们的直觉经验定义的，具有很大的主观性，因而针对同一问题，基于灰度的，这对于彩色遥感图像来说，它的颜色信息就没有 不同的模糊处理技术的主要差别在于所定义的隶属度函数不被有效利用。其次，在深入研究模糊边缘检测算法时发现，由于 [2]同。针对上述问题，提出了一种推广的模糊集，即二型 Zadeh 图像与生俱来的模糊性和一型模糊集隶属度函数的局限性，这 模糊集在二型模糊集中，不仅元素的隶属关系是模糊的，隶属 。使得许多基于一型模糊集的阈值边缘检测方法在很大程度上 度函数本身也是不确定的、模糊的。也即二型模糊集不仅能描 受到限制 。述元素的不确定性，也能够描述模糊隶属度函数的不确定性 。鉴于二型模糊集(，)的隶属度函数 Type-2 Fuzzy Set sT2FS軒是它自身的再次模糊，在信息处理中它比一型模糊集具有更强 定义 二型模糊集的一般定义如下:1 A 的不确定性;而国外学者 与 提出的模糊边缘检测算 Pal King
法是一种应用广泛的分割算法，该文提出了一种基于 PalKing 軒 ((，)，(，))，， () A={ xuμxu|坌x?X坌u?J 哿[01]}1軒x A 算法思想和二型模糊集合理论的彩色遥感图像边缘检测方。法 其中，(，)表示二型隶属度函数，它的取值范围为， μxu[0,1]J軒该方法首先通过 算法提取彩色遥感图像的主分量，然后 PCA x A
再根据 算法思想，在二型模糊集下提取图像边缘最 。PalKing 表示主隶属度函数()，当 时， primary membership functionx=x′后通过仿真实验与分析，并与传统一型模糊集下的 算 PalKing (，)表示次隶属度函数()。 μx′usecondar ymembership functio n軒A 法进行比较，表示该算法是一种实用有效的彩色遥感图像边缘 然而，相对于普通的一型模糊集而言，二型模糊集更复、杂检测方法。
运算量更大，以及次隶属度函数不好选择等原因，实际应用中
经常使用的是一种称简化的二型模糊集—区间二型模糊集 [3](，)。在此类模糊集合中，元素Interval Type-2 Fuzzy Se tIT2FS
基金项目:重庆市科委自然科学基金
计划
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资助项目(:)。 the Natural Science Foundation Project of CQ N o.CSTC2007BB2392
作者简介:汪林林()，男，教授，主要研究方向:数据挖掘图像处理网络安全;唐在金()，男，研究生，主要研究方向:彩色图像边缘检测、、。1945-1984-
收稿日期: 修回日期: 2009-01-122009-03-13
的隶属度被限定在一个给定的区间上，并且在该区间上任意点数，具体调整如下:()将原来小于单阈值 的改为小于低阈值 1T 处的取值均为 。1 ，反之将大于 的改为大于高阈值 ;()用直接连接高低阈 TT T2lh 定义 一个区间二型模糊集定义如下:2 值得到的隶属度函数值两点形成新的分段隶属度函数;()根3
[7] 据指定的低阈值所占的比例求出低阈值 ，这里取 。TT=0.4*T lh l軈(，μ(，)，μ(，)) xxuxu|坌x?X 軒? 2 () = 2 l-l??mnmin () ，0.5 *l l T???min mn l 軈μ(，)(，)μ(，)， ] xu<μxu
… ? ?xx x ?? 111n12 ??时，这种定义形式的区间二型模糊集，在应用到图像处理时 2 ?? ? ?() () () u21u22u2n 軒 軒 軒??候没有意义。因此应将 限制到，。通过大量实验证明 a [12]a= …?? ??軒xxx= = 222n? ?21的时候，可以得到较好的检测效果。 1.25 ?? ?? ?? … ??? ? …? ?u( ) () () m1um2umn軒 軒軒 ??基于二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测 3 … ? ? ? ? xxx m2mnm1 ?? 彩色图像边缘检测有三类经典方法:输出合成、法梯度合 ??[4] ??…成法及矢量法 类，由于矢量法是把彩色空间看作一个多维 3 軈軈軈 ，，，u u [u u][u u]][ ?? 12 11 11 12 1n 1n —— — ?? … …矢量，且它只需做一次边缘检测，无需建立复杂的模型，因此能 ??xxx ??11121n ??较好地检测出物体的边缘。鉴于此该文采用矢量法对彩色遥感 ??? ? 軈 軈軈u ，u ， u ，u ?[ ][u u] [] ?图像进行边缘检测。根据 算法思想，用二型模糊集方 PalKing 21 21 22 22 2n 2n — — —?? … ?? 法对彩色遥感图像进行边缘检测的一般步骤如下。 ??x x x 21 22 2n ?? ?? … ?? 提取第一主分量3.1 ?? ?? ?? 对多光谱图像进行降维处理常用的方法有主分量分析??軈 軈 軈 u u u ，u，u，u ] [][][ … ? ?m1 m1 m2 m2 mn mn — — — ?? …()，独立分量分析()和线性判别分析()。由于使用 PCAICALDA ?? ??xxx m1m2mn ??主分量来表示图像，具有如下优点:()使用一定的比特数，每 1
一频带包含的信息是最大的;()如果是单光谱图像，可以只取 軈 2其中，u 、u分别称为像素 的隶属下限和隶属上限。这里像 x ij ijij — 第一主分量，这样不但能保证图像有最大的对比度，而且能保 素 的隶属度区间的上下限是这样来确定的:首先采用式()x4 ij 证单频带包含可能多的信息;()如果是多光谱彩色图像，其第 3对图像的各像素进行模糊特征映射，得到模糊隶属 度，再利 u 一主分量图像结合了各频带的最好特征。因此该文选择最流行 用式ij 的 方法。具体提取第一主分量过程详见文献。PCA [5] ()得到高低隶属度。这样通过转换到二型模糊特征平面 3上 确定隶属度函数并模糊转换3.2 后，每个像素的隶属度值不再是一个确定的值，而在一个区
间中。 (1)确定隶属度函数
由于 算法受隶属度函数的定义限制，使得图像在 PalKing 模糊增强3.3
增强的过程中，会造成原图像中相当多的灰度值被硬性切削为 对图像进行模糊增强是在图像的模糊特征平面对 进行 pmn [6]，其结果会导致原图像中相当多的边缘信息会丢失;同时由 0非线性变换。采用如下增强算法，其数学描述为: 于传统的 算法采用单一阈值对图像进行增强处理，难PalKing ()(())，，，… p′ =Tp =TT p r=12mn r mn 1 r-1 mn 以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要? 2 ?p ?mn 求。针对 算法的这种缺陷，在文献改进的 算 PalKing [6]PalKing ，if 0p p ???mn c ? p c?法的基础上，将其采用的 型隶属度函数调整为 型隶属度函 S Z ?式中:() () Tp = 5 r mn ?2 ? )(1-p ? m ?，1- if p?p?1c mn ?) (1-p c?
根据前面模糊隶属度函数的定义式()，要求图像经过这 4 种非线性处理的模糊增强过程后必须增大( 当)，或减 0.750.5 ′iij ijij
这样当原像素灰度高于分割阈值时，得到较大的增强从而
突显出前景;当像素灰度低于分割阈值时，灰度级压缩较小，从 而保留一些图像细节 。
3.5 提取边缘()辽宁奥体 ()为文献基 ()基于区间二 ()基于区间二 ef[6]gh 对增强后的图像采用 和 提出或“”Nakagowa Rosenfield min 中心效果图础一型模糊边 型模糊单阈值 型模糊双阈值 max算子提取边缘“”。缘检测方法效 边缘检测方法 边缘检测方法 基于二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测算法描述3.6 果图效果图效果图 综上所述，二型模糊边缘检测算法的整个过程可以总结为 图 彩色遥感测试图像的边缘检测效果对比图2如下步骤: 缘检测图像，可以明显地看出基于区间二型模糊集双阈值的方()首先对给定彩色遥感图像 应用 变换提取第一 1I PCA 法对奥体场馆检测结果较基于区间二型模糊集单阈值的方法 主分量; 清晰(如图 ()和()红色方框所示)。2gh ()采用 方法得到图像的边缘检测高阈值 ，并根 2Kapur Th ()客观评价2据指定的低阈值所占的比例求出低阈值 ;T l文献介绍了一种定量分析图像边缘检测效果的方法。 [10]()按照
公式
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()和()，计算各灰度级为 的高低隶属度 334l μ
用 表示检测到的边缘点数，表示边缘图中四连通数目， A B C和 ; μ
表示边缘图中八连通的数目，、大小反映了边缘线型连 C/AC/B ()对 和 分别按照公式()进行模糊增强，迭代执行 4μ μ 5r
接程度，而边缘的线型连接程度对总体的边缘评价的影响体现 次得到增强后的二型模糊集的高低隶属度 和 ; μμ′′-1 在错检和漏检中，当边缘连接程度很差时，错检漏检就多，反、()对 和 按照公式()进行降型，然后进行 ()逆 ?5μμ6H ′′之，边缘连接程度越高，错检、漏检少，提取的边缘效果越好。C/ 变换精确化，得到经模糊增强后新的灰度级 ; l′数值越小，线型连接程度越好，提取的边缘效果越好、。AC/B C/ (6)对增强后的图像采用 Nakagowa 和 Rosenfield 提出“min”这两个值中 的权重最大，它的数值越小，说明线型 、AC/B C/B 或max算子提取边缘“”。连接程度越好表 表 是分别对图 中的模糊边缘图进行 。1~3 2
二值化后计算得到的各参数值，其结果如表 表 所示。1~3 实验结果与分析 4
表 文献改进的 算法实验数据表(迭代增强 次) 1[6]PalKing 2 实验所采用 机的配置为:，内 PC Intel Celeron 1.7GCPU1G
存，集成显卡，实验平台为 。实验所采用的彩色遥感图像 VC++6.0边缘点四连通八连通 图像阈值C/A C/B 数()数()数()A B C 原图分别为 像素的 的 图和 320×640 NewOrleans Louisiana 280×
NewOrlaens 43 615 265 1 830 197 0.019 030 0.656 126 像素的辽宁奥体中心图。具体仿真得到的结果如图 所示。 300 2 奥体中心 32 253 330 246 160 0.007 627 0.745 456 ()整体主观评价 1用该文提出的方法对实际彩色遥感图
像进行边缘检测，作 表 基于区间二型模糊集的单阈值算法实验数据表(迭代增强 次) 2 2 为对比，同时给出了文献方法对相同图像边缘的检测结果， [6] 边缘点四连通八连通 图像阈值C/A C/B 实验结果如图 所示(注:因得到的结果图比较暗，该文的效果2 数()数()数()A B C 图为对其结果图进行直方图均衡化后的边缘图)。44 230 314 0.019 466 0.655 251 200 1 861 NewOrlaens 从图 的仿真结果可以看出，对于 的 2 NewOrleans Louisiana 奥体中心 180 25 637 618 408 0.015 914 0.660 194 图，该文算法的检测结果中道路很明显较一型模糊集检测结果
清晰(如图 ()()和()红色方框和圆圈所示);对于辽宁沈 2bcd表 基于区间二型模糊集的双阈值算法实验数据表(迭代增强 次) 3 2 阳奥体中心图，该文算法能检测出奥体中前面的小路，而一型 边缘点四连通八连通模糊集则不能(如图 ()()和()红色圆圈所示)。比较图 2fgh2 阈值图像C/A C/B 数()数()数()A B C ()与()两幅边缘检测图像，可以明显地看出基于区间二型模 cdNewOrlaens 65 831 716 034 0.015 706 9 0.602 564 1 1 170 糊集双阈值的方法检测出的轮廓细节较基于区间二型模糊集 奥体中心 31 785 879 576 160 0.018 121 8 0.655 290 单阈值的方法边缘细节信息更丰富。比较图 2(g)与(h)两幅边
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文的固定取值法，以进一步优化算法。时间的节省情况;代表峰值信噪比减少百分比; ΔPSNRY ΔBR
代表码率的变化幅度表示比原来降低，表示增加结果 “。”“”。-+
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标准
excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载
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