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模糊数学理论在图像处理中的应用


总第 2 期  7 S n No. 7 u t   1  南 京 广 播 电视 大学 学 报  Junl f a j gR d o ra o N ni   a i T   n e i      n o& V U i r t v sy 20 第 2期  02年 No. 2 o2 2. 0   模糊数学理论在 图像处理 中的应 用  程 一 斌  ( 滁州 广播 电视 大学 ,

安徽 滁州  29 0 ) 30 0  【 摘 要】 本文根据 图像 灰度模糊和隶属度矩 阵, 在简介模糊数 学理论 基础上 , 用模糊 集矩 阵 变换 , 采 实现 处理 中经  图像 处理  对 比度增 强   常用到的对比度增强处理方法。   【 词】 关键 隶属度 函数 一 、 引言  随 着 多 媒 体 技 术 的 发 展 和 应 用 , 们 对 图形 、 像 的 技 术 实 现 和 处 理 方 法 越 来 越 感 兴 趣 。 然  人 图 而 , 这一领域 , 理结果 的好坏 , 在 处 即精 确 性 与 模 糊 性 往 往 很 难 确 定 , 常 受 人 们 的 主 观 因素 的 制  常 约 。事 实 上 , 确 性 与 模 糊 性 的对 立 是 当今 科 学 发 展 所 面 临 的一 个 十 分 突 出 的 矛 盾 , 门 学 科 迫 切  精 各 要 求 数 字 化 , 科 学 发展 意 味 着研 究对 象 的 复 杂 化 , 复 杂 化 的东 西 往 往 难 以精 确 化 。 因 此 , 类  但 而 各 新 的 数学 分 支 就 不 断地 产 生 和 发 展 起 来 。 16 9 5美 国控 制 论 专 家 L. Z d h 。 首 先 将 ” uz” 词  A. ae x Fzy 一 引 人数学 界 , 志 着 模 糊 数 学 的诞 生 。其 主 要 思 想 是 , 实 世 界 中遇 到 的 对 象 很 多 是 模 糊 的 , 精  标 现 不 确 定 义 的类 型 。 比 如 , 天 降 雨 的 可 能 性 有 多 大 等 等 。在 多 媒 体 技 术 , 其 在 图 像 处 理 领 域 , 当  某 尤 适 采 用模 糊 数 学 理 论 加 以 实 现 , 往往 会收 到 较 好 的 效 果 。例 如 , 像 通 信 中所 用 到 图 像 压 缩 方 法 . 图 只  要 满 足人 的 视 觉 要 求 , 用 模 糊 思 想 加 以处 理 , 往 可加 快 传 播 速 度 和 节 省 空 间 , 优 点 是 明显 的 。 采 往 其   本 文 在介 绍 模糊 理 论 的 基 础 上 利 用 图 像模 糊 特 征平 面 的 概念 , 现 图 像 对 比度 增 强 处 理 。 实   二 、图 像 模 糊 特 征 平 面   l 模糊 子 集  、 给定 论 域 u上 的 一 个模 糊 子 集 中 A, 于 任 意 u U, 确 定 一 个 数 ^ U , 对 E  都 ( ) 称 ^ I 为 U对 A的  (1 ) 隶 属 度 函数 , 且 ^ U ( )∈[ , ]  01。 上述 定 义 表 明 , 个 模 糊 集 合 A完 全 由其 隶 属 度 函数 ^刻化 。 ^ U 的值 接 近 于 1表 明 u 一   () . 隶  属 A的 程 度 很 高 . , u 的值 接 近 于 0表 示 U 属 于 A程 度 很 低 。 当  『() 』 、 隶 为 个普 通 子 集 特 征 函 数 。   2、 像 模 糊 特 征

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