基于分步模糊推理的多特征边缘检测算法 (2014年)

基于Mamdani模糊推理的边缘检测，将多个特征作为整体进行一步推理，但不同特征难以兼顾对模糊边缘的敏感和噪声的抑制，导致算法鲁棒性下降。为此，该文提出了一种基于重要性加权的分步推理算法，根据各特征对边缘敏感和噪声抑制的重要性分步进行模糊推理，并加权每步推理结果作为边缘隶属度。并提出了一种基于面积近似的重心法改进算式，能更好兼顾解模糊的准确性和实时性。实验结果表明了该算法的准确性、鲁棒性和实时性。