【摘 要】
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图像的轮廓提取技术是属于图像识别领域中的一部分,近些年来,随着人工智能和机器学习的快速发展,该技术也是得到了很大的发展,在很多的领域得以实现,比如车牌号的清晰技术,以及医学上的CT扫描等,这些技术的使用,表明了图像的轮廓提取技术的实用性。其中,图像的轮廓提取精度最为关键,图像轮廓提取的精度和算法的识别准确率直接挂钩。因此针对如何获取目标图像数据更为清晰轮廓特征进行了深入的研究,并且在最初的算法基础
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图像的轮廓提取技术是属于图像识别领域中的一部分,近些年来,随着人工智能和机器学习的快速发展,该技术也是得到了很大的发展,在很多的领域得以实现,比如车牌号的清晰技术,以及医学上的CT扫描等,这些技术的使用,表明了图像的轮廓提取技术的实用性。其中,图像的轮廓提取精度最为关键,图像轮廓提取的精度和算法的识别准确率直接挂钩。因此针对如何获取目标图像数据更为清晰轮廓特征进行了深入的研究,并且在最初的算法基础之上进行了一定的改进,提出了一种以改进的模糊局部二值算法和Gabor小波特征提取算法结合的图像轮廓提取算法,随后便通过后续的实验进行验证和分析。主要的研究工作如下:（1）局部二值算法的算法实现较为简单,通过该算法之后获取到的特征图像具有很好的纹理描述等优势。但是也会存在一定的不足,但是若图片存在光照不均匀或者存在旋转,外界影响比较严重时,则会对获取的图像特征存在一定的误差,对图像光照等不具有很好的适应性。针对上述问题,本文提出将模糊数学的理念加入到LBP算子中,通过该种方式可以很好的改善LBP对图像局部特征提取不全面的问题,同时,基于本文算法加以改进,提出将模糊数学中的隶属度与平均值相结合,提出了一种改进的FLBP算法。（2）改进后的FLBP算法可以在一定程度上加强对图像局部特征的描述,但是对获取到的图像特征易丢失的问题却无法很好的解决。Gabor小波算法可以从多个方向和尺度对目标图像进行特征的提取,经过该算法处理后的图像特征则更为的全面,可以提高本文算法对图像数据的鲁棒性,在实验中也会提高算法对图像边缘轮廓提取的识别率,而且还可以在一定程度上通过过滤由于Gabor小波引起的图像特征过多的现状,在降低实验过程中的运算复杂度的同时还不会降低图像轮廓识别的准确率。（3）最后将本文提出融合算法进行实验,对于改进的FLBP算法和Gabor小波算法融合试验的结果表明:本文提出的改进算法可以针对图像数据出现光照旋转以及噪声污染等问题进行一定的优化,该算法对图像轮廓提的精度提高了3.4%。图[33]表[5]参[79]
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