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基于Mamdani模糊推理的边缘检测,将多个特征作为整体进行一步推理,但不同特征难以兼顾对模糊边缘的敏感和噪声的抑制,导致算法鲁棒性下降。为此,该文提出了一种基于重要性加权的分步推理算法,根据各特征对边缘敏感和噪声抑制的重要性分步进行模糊推理,并加权每步推理结果作为边缘隶属度。并提出了一种基于面积近似的重心法改进算式,能更好兼顾解模糊的准确性和实时性。实验结果表明了该算法的准确性、鲁棒性和实时性。