1、邊緣是圖像最基本的特征。邊緣檢測(cè)是圖像處理領(lǐng)域最重要的研究課題之一,在模式識(shí)別、紋理分析、特征提取領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。目前在邊緣檢測(cè)研究領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多方法,但是鑒于所分析圖像的特點(diǎn)差異,不同的邊緣檢測(cè)方法存在著性能差異,而且由于噪聲的存在,更使得邊緣檢測(cè)一直是圖像處理與分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　 圖像本身的模糊性使得對(duì)圖像進(jìn)行精確的數(shù)學(xué)刻畫難以實(shí)現(xiàn),成像過(guò)程中各種因素的影響也會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)和背景帶有相似性和不

2、確定性,模糊集合論及以此為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的模糊信息處理技術(shù),在處理帶有模糊不確定性事件及對(duì)不精確知識(shí)進(jìn)行描述和處理方面具有極大優(yōu)勢(shì)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種基于集合論的方法和理論,形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)利用結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像中對(duì)象進(jìn)行探測(cè),通過(guò)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行形態(tài)變換以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)分析和特征提取的目的,柔性形態(tài)學(xué)作為數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)發(fā)展的一個(gè)重要分支,具有更強(qiáng)的抗噪性、抗干擾能力和魯棒性。
　　 本文在對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)技術(shù)理論體系及檢測(cè)方法進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)之上

3、,重點(diǎn)介紹了形態(tài)學(xué)和模糊理論相關(guān)的邊緣檢測(cè)研究成果,并以柔性形態(tài)學(xué)和模糊理論為基礎(chǔ),將他們結(jié)合,提出了一種基于模糊理論的柔性形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法。主要包括以下幾個(gè)方面內(nèi)容:
　　 (1)采用改進(jìn)的基于模糊度的閾值算法進(jìn)行分割處理；
　　 (2)采用改進(jìn)的快速模糊增強(qiáng)算法在模糊域內(nèi)進(jìn)行模糊增強(qiáng)；
　　 (3)利用柔性形態(tài)學(xué)性質(zhì),設(shè)計(jì)復(fù)合型的邊緣檢測(cè)算子；
　　 (4)結(jié)合模糊理論和柔性形態(tài)學(xué)進(jìn)行檢測(cè)；