一种基于模糊集的医学超声图像增强的新方法

鉴于灰阶医学超声图像对比度较差使得正常组织和病态组织难以区分，采取了基于小波和模糊集的图像增强方法．实验结果表明，此增强方法能够在增强图像微小细节的同时避免噪声过增大，提高了图像对比度，改善了图像的视觉效果，从而提高了诊断的准确性。     

基于模糊逻辑的雾天图像增强改进算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种基于正弦函数变换的模糊增强算法.该算法首先对雾天图像进行规范化,降低不同雾况对图像灰度级分布范围的影响;其次通过一种改进的模糊化算法将图像从灰度域变换到模糊域,在模糊域内对低灰度区域进行衰减运算,对高灰度区域进行增强运算;最后将图像从模糊域变换到灰度域.试验表明,该算法可以有效提高...     

基于灰度变换的图像增强方法研究

鉴于灰度变换在图像处理过程中的广泛应用,本文主要从灰度级校正、灰度线性变换、灰度均衡化三个方面探讨一下图像增强的方法.井借助matlab 7.0作为实验平台,通过实验结果直观展示灰度变换在图像增强中的强大功能.     

基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型

构造了基于模糊覆盖的粗糙模糊集模型,从理论上论证了定义的合理性,刻画了模糊覆盖粗糙集的一些基本性质.     

模糊集中的无限非概率测度熵

目的 为得到模糊信息论的一些重要性质和定理。方法 以模糊熵的数学性质为基础，以Shannon熵为工具进行研究。结果 给出了无限非概率测度熵的定义及性质，并对无限非概率测度条件熵及模糊互信息给出了定义，进而研究了其性质并给出了相关定理。结论 其结果深化和发展了模糊信息论的内容。     

区间直觉模糊集熵的构造及其基本性质

模糊熵是刻画模糊集不确定性的一个基本概念.通过对区间直觉模糊集的模糊度的本质分析,给出了符合人们直觉的区间直觉模糊集的模糊熵的公理化定义,并指出原有关于区间模糊集的模糊熵的公理化的不足,相应地提出了一个关于区间直觉模糊集模糊熵的计算公式,并通过定理证明和实例分析,说明它具有良好的数学性质,所得结果更加合理.     

基于模糊理论的图像增强

肺部图像增强是计算机辅助诊断的关键之一,并且能为医生提供可靠的诊断数据。本文首先从模糊集合的概念出发,简单介绍了基于模糊数学的图像增强法,然后介绍了经典的Pal模糊算法,并对胸片图像进行增强处理,针对该算法的缺点,提出了一种基于均匀检测的自适应模糊对比度增强算法,并与Pal算法作对比,实验表明该算法使图像更加清晰。     

直觉模糊集熵的一种计算公式

为进一步精确度量直觉模糊集的模糊性,改进了直觉模糊集的模糊度的公理化形式,并给出了直觉模糊集的模糊度计算公式.利用直觉模糊集的模糊度和犹豫度,给出了直觉模糊集熵的计算公式,并举例验证了该计算公式的有效性.     

一种新的图像分割方法

许多传统的分割方法往往是根据图像单一的属性标准对图像进行分割，通常不能满足整幅图像的分割要求。本文针对这个问题，介绍了一种新的图像阈值分割方法（FES），该方法在模糊集的基础上，结合模糊熵和模糊相似性两种截然不同的属性刻画分割图像。最后针对算法进行仿真，证明该方法是切实可行的。     

针对荧光图象的自适应模糊增强算法

针对在紫外线激发下的荧光图象，详细分析了其噪声模型，并利用信号检测理论得出了最佳门限的选取方法，同时提出了一种自适应的模糊对比度增强算子，从而使强噪声荧光图象的噪声削弱，图象增强．通过实验证明，基于模糊集的图象自适应增强算法的物理概念清晰，实现容易，对于荧光图象有较好的处理效果．最后通过对模糊度的比较，在理论上验证了算法的有效性．     

基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强

为了更准确地描述在图像增强中可能会出现的一些不完整性和不确定性问题,提高图像处理的效果,本研究提出了一种基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法．该算法利用模糊粗糙集理论,依照图像的视觉特性,采用传统的图像增强方法进行图像预处理．实验结果证明,该算法比传统的图像增强方法效果更好．     

基于粗糙集的图像平滑研究

由于图像信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性,在处理过程中可能出现不完整性和不确定性问题.粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.本文提出一种粗糙集理论和传统的选择式掩模平滑法相结合的新的图像平滑算法,该算法首先通过像素点的粗糙集近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理.该算法利用Matlab编写实现,仿真试验结果表明该算法比传统算法有很大改进,在去除噪声的同时,保持了图像的细节,提高了图像的对比度,质量高于传统的预处理方法处理的图像.     

基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法

针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别.     

基于小波变换的医学图像增强方法与实现

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对X线医学图像进行3层小波分解,得到各层的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变换,得到增强后的图像.实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声.     

基于粗糙集的图像增强方法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具。本文介绍了粗糙集理论,讨论了用粗糙集理论进行数字图像增强处理的新方法。     

基于局部信息的图像增强方法研究

在图像处理过程中,使用直方图均衡化、全局对比度拉伸等基于图像全局信息的图像增强算法,难以实现图像局部细节对比度的增强,即不能实现物体轮廓的增强。为此,本文主要对基于局部直方图均衡化、Lee算法的图像局部增强算法和MSR算法进行研究,通过算法的改进来实现图像局部增强的效果。     

基于直方图统计学的图像增强算法研究

针对图像的灰度特征可以通过统计矩进行定量描述的特点,提出了一种基于直方图统计学图像增强算法。该算法根据图像的全局灰度均值、方差及不同像素点子块灰度均值、方差,对符合增强条件的各像素进行增强,而对亮区不需增强的像素进行保留。因此,图像暗区的细节得以增强。实验结果表明,该算法增强了图像中所希望得到的细节。     

基于SVM的图像特征样本集构造技术研究

针对图像的过滤、图像水印的检测等方面的研究成为一个热点,统计学习理论成为解决此类问题的一条捷径。介绍了SVM基础理论以及特征向量的意义,探讨了图像特征向量的一般选择方法以及基于粗集的图像特征选择方法,阐述了训练样本集的构造。     

一种基于小波变换的地震图像增强方法研究与应用

对数字图像增强方法进行研究,详细分析了小波变换中选择硬、软阈值的原理,并根据地震数据特点,对小波阈值进行了改进。经过大庆油田多地区地震图像的验证,新的阈值函数可以有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,对图像增强效果显著。