本文首先概要地介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念、基本理論、基本方法以及它們在實際中的應用；然后介紹了模糊數(shù)學理論的基本概念與基本理論；在此基礎上提出了一些基于模糊邏輯的圖像處理新方法和新思想,并取得了良好的效果。主要包括以下六個方面內(nèi)容：第一,為克服單一使用中值濾波方法去除脈沖噪聲會造成圖像細節(jié)信息丟失,使圖像變模糊的缺陷,本文第三章提出一種基于模糊邏輯的圖像去噪算法。該算法通過分析像素不同方向鄰域像素灰度值分布情況來檢測脈沖噪聲點,為更好地保持圖像邊緣等細節(jié)特征,使用改進MMEM（maximum-minimum exclusive median）算法對噪聲像素點的灰度值進行估計。最后,新算法通過引入模糊邏輯規(guī)則,更加合理地進行噪聲污染像素點的灰度值復原。仿真實驗表明,與其它改進中值濾波算法相比該算法在去除脈沖噪聲時能取得更好的效果。第二,在研究圖像噪聲過濾時,為了既有效地去除噪聲,又能夠較好地保持圖像邊緣和重要的細節(jié)信息,本文第四章將模糊邏輯思想與Perona-Malik方法相結(jié)合,提出了一種對噪聲圖像更有效更有適應性的基于模糊邏輯的偏微分方程去噪算法。該算法把PM方法中擴散方程的擴散系... 

【文章來源】：東北大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：126 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖像數(shù)字化

量化過程

數(shù)字圖像的矩陣表示Fig.2.5MatrixexPressofdigitalimage

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種前后向復擴散圖像增強算法[J]. 黃世國,耿國華.  小型微型計算機系統(tǒng). 2007(03)
[2]一種新的基于圖譜理論的圖像閾值分割方法[J]. 陶文兵,金海.  計算機學報. 2007(01)
[3]基于SVM的模糊推理在圖像降噪中的建模與仿真[J]. 孫紅星,趙楠楠,徐心和.  系統(tǒng)仿真學報. 2006(11)
[4]多信息融合的模糊邊緣檢測技術[J]. 宗曉萍,徐艷,董江濤.  物理學報. 2006(07)
[5]基于偏微分方程的圖像去噪的主流模型[J]. 吳霖芳,陳娜萍.  閩江學院學報. 2006(02)
[6]基于云模型的模糊邊緣檢測[J]. 薛麗霞,王佐成,李永樹,汪林林.  西南交通大學學報. 2006(01)
[7]各向異性擴散平滑濾波的改進算法[J]. 王毅,張良培,李平湘.  中國圖象圖形學報. 2006(02)
[8]基于蟻群模糊聚類算法的圖像邊緣檢測[J]. 苗京,黃紅星,程衛(wèi)生,袁啟勛.  武漢大學學報(工學版). 2005(05)
[9]一種基于相對模糊連通度的交互式序列圖像快速分割算法[J]. 田春娜,高新波,哈力旦·A.  電子與信息學報. 2005(10)
[10]一種基于人類視覺的模糊邊緣敏感去噪方法[J]. 謝勝利,余慶軍.  控制理論與應用. 2005(03)

博士論文
[1]基于模糊技術的圖像處理方法研究[D]. 王保平.西安電子科技大學 2004
[2]圖像動態(tài)分析中的若干智能化方法研究[D]. 王洪元.南京理工大學 2004



本文編號：3404342