基于模糊集理论的图象增强及边缘检测算法研究

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1、基于模糊集理论的图像增强及边缘检测算法研究学生姓名：管慧萍学号：0605014114学院：信息与通信工程学院专业：电子信息科学与技术指导教师：李化欣2010年6月中北大学2010届毕业设计说明书基于模糊集理论的图像增强及边缘检测算法研究摘要图像是物体投射或反射的光信息，通过人的视觉系统接收后，在大脑中形成印象或认识，是自然景物的客观反射。一般来说，凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息，或人们心目中的有形想象都统成为图像。图像作为一种有效的信息载体，是人类获取和交换信息的主要来源。研究表明，人类感知的外

2、界信息80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉心理和实际需求。图像增强作为一种低层数字图像处理手段，往往具有模糊性。本文简要介绍了模糊集理论的基于图像增强的发展及现状，并对现有基于模糊集理论[1]的图像增强算法进行了分析比较，首先，为了能根据不同图像的输入特性实现自适应的模糊增强，在分析已有模糊增强定义的基础上，基于信息增强的非线性特性，分析了几种新的模糊增强算子，实验结果表明自适

3、应增强效果在主客观评价上都较好，且运行时间比其他算法定义下的自适应增强算法时间短。其次，利用广义模糊增强的思想以及考虑图像的物体区域、背景区域以及边缘区域的特点提出了一种更快捷、边缘检测效果更好的模糊增强算子[2]，尤其对低对比度、图像中含有较精细的部分以及纹理丰富的图像检测效果更好，且时间有所减少。关键词：模糊集，图像增强，边缘检测，隶属度中北大学2010届毕业设计说明书BasedonfuzzysettheoryimageenhancementAndEdgeDetectionAbstractImag

4、eistheopticalinformationwhichanobjectistransmittedorreflected.Whenacceptedbyhumanvisualsystem,itcomesintobeinganimpressionorcognitioninthebrain.Itisobjectivereflectionofnaturalscenery.Inageneralway,allthetangibleinformationwhichcanbeapperceivedbyhumanvi

5、sualsystemorallthetangibleenvisionsinmindgobythegeneralnameofimage.Asanactiveinformationcarrier,imageisthemainsourcethroughwhichhumanacquireandexchangeinformation.Researcheshaveshownthateightypercentofsurroundingsinformationwhichisabletobeperceptivebyhu

6、manisacquiredthroughvisualsystem.Sc,theapplicationofimageprocessingmustbeinvolvedinallaspectsofhumanlivingandwork.Whatiscalledimageprocessingreferstoprocessimageinformationthroughsomemathematicaloperationssoastosatisfyhumanvisualmentalityandpracticalapp

7、licationdemand.Asameansoflowlevelimageprocessing,imageenhancementusuallyhasambiguityandvagueness.Thedevelopmentoffuzzytheoryandthestatusquoofimageenhancementbasedonfuzzytheoryarebrieflyintroduced.Andtheimageenhancementalgorithmsinexistencebasedonfuzzyse

8、ttheory,areanalyzedandcompared.Firstly,anovelfuzzyentropydefinitionisproposedbasedontheanalyzingtheexistedfuzzyentropydefinitionsandtheexponentialbehaviorofinformation-gain.Self-adaptiveimageenhancementisachievedwiththenovelfuzzy