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本文提出了一种集合模糊神经网络的边缘检测方法。首先,将每一个像素的4方向特征矢量与6个边缘模型矢量的距离测度作为输入模式送入到自组织竞争神经网络的输入层,通过这个网络进行边缘分类,得到粗边缘图像。在分类结束后,采用竞争规则来细化边缘,得到粗细适度的边缘图像。最后,从边缘图像中剔除斑点,得到最终理想的边缘图像。将我们的方法与Canny方法及Prewitt方法在好图像和被噪声污染过的图像中进行了比较,实验结果表明,边缘检测效果要优于用Canny方法和Prewitt方法获得的图像边缘效果,且鲁棒性更好。