模糊推理-图像边缘检测算法（min-max重心法）

1、首先要求得边缘隶属度方向
隶属度方向有8个方向，如下图：

每个像素的隶属度方向的可能结果有8种，所以需要判断出哪个方向是最大可能。
以Eg(邻域隔离强度)和Ed(邻域强度方差)来判定
Eg的求取：
边缘隶属度方向两侧的灰度值平均值之差，g1,g2为两边的灰度值平均值

求解Ed：

再利用Eg和Ed求得

其中T1和T2自定义，范围为0-1

根据一下公式，算得该像素在8个方向上的dir1的值，dir1最大对应的隶属度方向为该像素的边缘隶属度方向。

vl,l,m,h的参考值为：0.1，0.25，0.54，0.85
2、根据所求的边缘隶属度方向求得Em(法线隔离强度)，En(边缘隶属度方向强度方差)


再根据求得的Em和En求得dir2


vl,l,m,h的参考值为：0.15，0.3，0.55，0.8
如果dir2>=0.8（0.8为参考值，可根据实际结果变换）便是为边缘像素
创建一个和图像一样大的全为0的array，将dir2大于等于0.8的像素的位置设为255，最后输出图片