A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

多传感器图象基于突出的边匹配在应用程序有宽广前景，但是由使用普通算法快并且精确地与噪音提取真实多传感器图象的突出的边是困难的。根据突出的边的特征的分析，一个新奇的突出的边察觉算法和它的快速的计算基于模糊 C 工具(PFCM ) 核用二维的向量聚类灰色和质地的价值填写了的可能性被建议。聚类的 PFCM 能克服聚类的模糊 C 工具(FCM ) 对噪音敏感，聚类的可能性 C 工具(脉冲编码调制) 趋于发现相同的簇的缺点。在这个基础上，一个方法被建议由在数学分析的域里基于数据减小的想法压缩数据集合改进即时性能。另外，核空间是线性地可分离的想法被用来进一步提高坚韧性。试验性的结果证明这个方法基于力量地和 FCM 算法比算法更精确地与噪音为真实多传感器图象提取突出的边；并且建议方法是平均，大约 56 在实时比 PFCM 算法快预定并且有更好的坚韧性。