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基于邻域信息的多层次图像模糊算法

本站小编 哈尔滨工业大学/2019-10-24

基于邻域信息的多层次图像模糊算法

程丹松1, 刘晓芳2, 金野1, 崔淑梅2, 刘家峰1

1.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;2.哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院



摘要:

为了提高图像识别的准确率,提出了一种基于模糊理论的多层次图像增强算法.首先利用图像的统计特性对图像进行初步模糊划分,然后采用非线性连续阶梯状隶属度函数对图像进行模糊化,最后通过利用邻域特征自适应调节增强系数,对各模糊子集进行非线性增强处理以实现局部特征增强.通过与经典方法进行实验比较,显示出该增强算法能够在保存同质区内主要纹理特征的同时增强区域之间的对比度,增强了图像层次感,尤其对于医学图像,能改善图像质量,有助于提高医生临床诊断的有效性.

关键词:  模糊理论  图像增强  多层次  相似邻域

DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.07.018

分类号:TP391.41

基金项目:国家自然科学基金资助项目(51077020);国家博士后科学基金资助项目(20100480998);哈尔滨科技人才创新基金资助项目(2008RFQXS037,2009RFQXS032);哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目(HIT.NSRIF.2009159)



Multi-level image fuzzy enhancement based on neighborhood

CHENG Dan-song1, LIU Xiao-fang2, JIN Ye1, CUI Shu-mei2, LIU Jia-feng1

1.School of Computer Science and Engineering,Harbin Institute of Technology,150001 Harbin,China;2.School of Electrical Engineering and Automation,Harbin Institute of Technology,150001 Harbin,China)

Abstract:

A multi-level grayscale-image enhancement method based on fuzzy technique is proposed to improve the contrast between homogeneous areas while saving textures.Nonlinear continuous stepped function based on statistical properties of the image is applied as membership function in fuzzy processing.The nonlinear enhancement is implemented by combining enhancement on each fuzzy sets.Comparing with classical methods,the results show that the image has higher contrast,enhance fine detail of image feature without enhancement,and it is better to representing the medical image processing,

Key words:  fuzzy logic  image enhancement  multi-level  similar neighbor


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