边缘检测在图像处理中最重要的主题。

资 源 简 介

边缘检测在图像处理中最重要的主题。

详 情 说 明

在图像处理领域，边缘检测作为关键预处理步骤直接影响后续分析的精度。传统算子（如Sobel、Canny）对噪声敏感，常将噪声误判为边缘。针对该问题，基于分层自适应神经模糊系统（HANFIS）的创新方法展现出独特优势。

方法核心在于HANFIS算子的分层决策机制：通过分析目标像素周围邻域值，动态调整内部参数判断边缘属性。其适应性体现在两阶段训练中——首阶段用简单图像校准模糊规则，次阶段优化隶属度函数以区分真实边缘与噪声。实验数据表明，该方法对脉冲噪声（如椒盐噪声）的抑制效果显著，尤其在低信噪比环境中仍能保持边缘连续性。

相比传统梯度计算，HANFIS的模糊推理能力更贴近人类视觉认知：不依赖固定阈值，而是通过训练数据学习“边缘可能性”的非线性映射。这种数据驱动特性使其在医学影像、工业检测等噪声复杂场景中具有应用潜力。未来方向可探索多模态HANFIS架构，进一步平衡实时性与抗干扰能力。