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FSVM及其在图像边缘检测应用的研究  
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【英文题名】 The Research of FSVM and Its Application in Image Edge Detection
【作者】 杨永鹏;
【导师】 王厚大;
【学位授予单位】 南京邮电大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 南京邮电大学
【网络出版投稿时间】 2011-11-30
【关键词】 边缘检测; 模糊支持向量机; 隶属度函数; 核函数;
【英文关键词】 Edge detection; Fuzzy Support Vector Machine; Membership Function; KernelFunction;
【中文摘要】 图像的边缘检测是图像处理中的一个重要环节，找到与图像中目标的实际边界线相对应的真实边缘一直是图像处理领域的研究热点。经典的边缘检测算法因为其模板相对固定而具有不同程度的局限性，只能应用于有限的较理想的场合。随着机器学习和数据挖掘的迅速发展，支持向量机理论渐渐的被应用到图像边缘检测中，但是由于传统的支持向量机对噪声和野值敏感的特性，使得它很难在提取边缘的同时有效的抑制图像的噪声。 为了实际工程的应用，本文提出了一种新的模糊支持向量机(FSVM)并把它在图像边缘检测方面的应用进行了研究。FSVM是一种改进的支持向量机，通过对不同样本赋予不同的隶属度函数，从而减小噪声和野值点的影响。本文则通过构造一种新的隶属度函数来更好的改善FSVM的性能，并利用本文提出的FSVM分类算法建模后对图像进行边缘检测。 本论文主要有以下创新点： (1)提出了一种新的基于模糊支持向量机的图像边缘检测算法； (2)构造了一种新的模糊分类隶属度，提高了分类精度； (3)利用本文提出的模糊支持向量机分类算法建立边缘检测的模型对理想状态和噪声状态的图像进行边缘检测的实验，仿真实验结果表明，新的算法稳定性高...
【英文摘要】 The image edge detection is an important part of image processing. The task of finding the edgesin an image that correspond to true physical boundaries remains a hot topic of image processing.However, classical edge detection algorithms always have localization, because of its relativelyfixed template. And they are only applied to the limited ideal situation. With the development ofmachine learning and data mining, Support Vector Machine (SVM) has gradually been used to theimage edge detection. However, the...
【更新日期】 2011-12-20

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