【摘 要】
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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
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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，抗噪性能好，具有较好的检测效果。
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