这个例子展示了如何使用模糊逻辑进行图像处理。具体来说,这个例子展示了如何检测图像中的边缘。
边是两个均匀区域之间的边界。可以通过比较相邻像素的强度来检测边缘。然而,由于均匀区域的定义并不清晰,相邻像素之间的小强度差异并不总是代表边缘。相反,强度差异可能代表一种阴影效果。
用于图像处理的模糊逻辑方法允许使用隶属函数来定义像素属于边缘或均匀区域的程度。
导入图片。
Irgb = imread (“peppers.png”);
Irgb
是384 x 512 x 3uint8
数组中。三种渠道Irgb
(第三个数组维度)表示图像的红、绿、蓝强度。
转换Irgb
变成灰度,这样你就可以使用二维数组而不是三维数组。要做到这一点,使用rgb2gray
函数。
Igray = rgb2gray (Irgb);数字图像(Igray“CDataMapping”,“缩放”) colormap (“灰色”)标题(“输入灰度图像”)
的evalfis
评价模糊推理系统的函数只支持单精度和双精度数据。金宝app因此,转换Igray
到一个双
数组的使用im2double
函数。
I = im2double (Igray);
本例中的模糊逻辑边缘检测算法依赖于图像梯度来定位均匀区域中的断点。计算图像的梯度沿x设在和y设在。
Gx
和孔侑
是简单的梯度过滤器。得到包含的矩阵x设在渐变的我
,你缠绕我
与Gx
使用conv2
函数。梯度值在[-1 1]范围内。类似地,要获取y设在渐变的我
,卷我
与孔侑
.
Gx = [-1 1];Gy = Gx ';第九= conv2 (Gx,我“相同”);Iy = conv2 (Gy,我“相同”);
绘制图像梯度。
图图像(第九,“CDataMapping”,“缩放”) colormap (“灰色”)标题(“九”)
数字图像(Iy“CDataMapping”,“缩放”) colormap (“灰色”)标题(“Iy”)
您可以使用其他过滤器来获得图像梯度,如Sobel算子或Prewitt算子。有关如何使用卷积过滤图像的信息,请参见什么是空间域的图像过滤?(图像处理工具箱)
或者,如果您有图像处理工具箱软件,您可以使用imfilter
(图像处理工具箱),imgradientxy
(图像处理工具箱),或imgradient
(图像处理工具箱)函数获取图像梯度。
建立边缘检测的模糊推理系统(FIS),edgeFIS
.
edgeFIS = mamfis (“名字”,“edgeDetection”);
指定图像的渐变,9
和Iy
,作为输入edgeFIS
.
edgeFIS = addInput(edgeFIS,[-1 1],“名字”,“九”);edgeFIS = addInput(edgeFIS,[-1 1],“名字”,“Iy”);
为每个输入指定一个零均值高斯隶属函数。如果一个像素的梯度值为0
,则属于度为的零隶属函数1
.
sx = 0.1;sy = 0.1;edgeFIS = addMF (edgeFIS,“九”,“gaussmf”(sx 0),“名字”,“零”);edgeFIS = addMF (edgeFIS,“Iy”,“gaussmf”(sy 0),“名字”,“零”);
sx
和sy
的零隶属度函数的标准偏差9
和Iy
输入。若要调整边缘检测器的性能,可以通过修改sx
和sy
.增大值会降低算法对图像边缘的敏感性,降低检测到的边缘的强度。
指定边缘检测图像的强度作为输出edgeFIS
.
(edgeFIS,[0 1],“名字”,“Iout”);
指定三角形隶属函数(白色和黑色)Iout
.
佤邦= 0.1;世行= 1;wc = 1;英航= 0;bb = 0;公元前= 0.7;edgeFIS = addMF (edgeFIS,“Iout”,“trimf”(wa wb wc),“名字”,“白色”);edgeFIS = addMF (edgeFIS,“Iout”,“trimf”(ba bb bc),“名字”,“黑”);
就像你可以sx
和sy
,则可以更改的值佤邦
,白平衡
,wc
,英航
,bb
,公元前
来调整边缘检测器的性能。三元组指定成员函数的三角形的开始、峰值和结束。这些参数会影响检测到的边缘的强度。
的输入和输出的隶属函数edgeFIS
.
图次要情节(2 2 1)plotmf (edgeFIS,“输入”1)标题(“九”次要情节(2,2,2)plotmf (edgeFIS,“输入”2)标题(“Iy”) subplot(2,2,[3 4])“输出”1)标题(“Iout”)
添加规则,使一个像素白色,如果它属于统一区域,否则黑色。当图像两个方向的梯度都为零时,像素处于均匀区域。如果任意一个方向具有非零梯度,则该像素位于边缘。
r1 ="如果Ix是0 Iy是0那么Iout是白色的";r2 ="如果Ix不为零或者Iy不为零那么Iout是黑色的";addRule(edgeFIS,[r1 r2]);edgeFIS。规则
说明:_______________________________________ 1 "Ix== 0 & Iy== 0 => Iout=white (1)"2“Ix~= 0 | Iy~= 0 > Iout=black(1)”
计算中每一行像素的边缘检测器的输出我
使用9
和Iy
作为输入。
Ieval = 0(大小(I));为2 = 1:尺寸(我,1)Ieval (ii):) = evalfis (edgeFIS, [(Ix (ii,:)); (Iy (ii,:))] ");结束
绘制原始灰度图像。
图图像(我“CDataMapping”,“缩放”) colormap (“灰色”)标题(的原始灰度图像)
绘制检测到的边缘。
数字图像(Ieval“CDataMapping”,“缩放”) colormap (“灰色”)标题(“模糊逻辑边缘检测”)