基于模糊技術(shù)的圖像處理方法研究.pdf

1、本文提出了許多基于模糊信息技術(shù)的圖像處理新方法和新思想,并取得了良好的效果.本文共分為七章,主要內(nèi)容如下:第一章為緒論,闡述了圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器智能研究中的基本問題,論述了模糊信息技術(shù)在解決圖像處理問題時(shí)有其必然性和合理性.最后列出了本文取得的主要研究成果.第二章簡要介紹了和本論文相關(guān)的模糊數(shù)學(xué)知識,作為本論文的數(shù)學(xué)預(yù)備.第三章提出了一些圖像空域增強(qiáng)算法,即幾種局部運(yùn)算方法.該章對圖像中不同類型加性脈沖噪聲的去噪問題進(jìn)行了系統(tǒng)地

2、研究和分析,提出了三種基于模糊信息處理的圖像平滑去噪濾波器,分別為基于模糊熵的多值圖像去噪濾波器、基于直方圖的圖像椒鹽噪聲濾波器、基于直方圖和區(qū)域信息的自適應(yīng)圖像脈沖噪聲濾波器.實(shí)驗(yàn)表明這些方法濾波效果優(yōu)于傳統(tǒng)的濾波器和其它模糊濾波器.第四章研究了圖像空間域增強(qiáng)的另一類方法,即點(diǎn)運(yùn)算法.提出了一種新的基于模糊信息處理的自適應(yīng)圖像灰度級修正法.新方法首先通過模糊熵的引入,在圖像灰度級修正算法中利用了圖像的鄰域統(tǒng)計(jì)信息、模糊信息和人眼視覺特

3、性;其次利用灰度值的統(tǒng)計(jì)特性達(dá)到了圖像自適應(yīng)增強(qiáng)的目的;接著補(bǔ)充了一個(gè)有用的非線性變換,增加了這類算法的普適性;最后解決了原算法在實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)時(shí)出現(xiàn)的灰度值過調(diào)問題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法不僅能夠有效地增強(qiáng)整個(gè)圖像的對比度,提高圖像的視覺效果,而且能夠在增強(qiáng)圖像邊緣的同時(shí)有效地抑制噪聲.第五章提出了一種基于模糊信息處理的圖像變換域增強(qiáng)算法.該章給出了一種性能更好的模糊增強(qiáng)變換算子,并將該算子成功地引入到多層次圖像模糊增強(qiáng)算法中,取得了較好的

4、效果;另外,新算法針對以往算法需要人工介入設(shè)置閾值參數(shù)方可進(jìn)行圖像增強(qiáng)的缺點(diǎn),通過模糊熵的引入,可以自動(dòng)地選取最佳的閾值參數(shù)而不需人為的介入,因而成功的解決了這一難題;最后,將新的多層次模糊增強(qiáng)算法應(yīng)用于圖像邊緣檢測中,取得了優(yōu)于現(xiàn)有模糊增強(qiáng)方法的效果.第六章通過模糊熵的引入,構(gòu)造出了幾個(gè)邊緣檢測性能更好的信息測度,利用輸入圖像提取這些信息測度,組成一個(gè)反映圖像邊緣特征的數(shù)據(jù)集,接著用加權(quán)FCM聚類算法將該數(shù)據(jù)集分為兩類,即邊緣點(diǎn)數(shù)據(jù)和