基于模糊变换的射线图像增强算法

运用模糊理论的思想提出了一种基于模糊变换域的射线图像增强算法,该算法利用模糊隶属度函数对中值滤波的结果进行改善,引入对数图像处理模型对模糊线性增强的结果加以优化,使其在抑制噪声的同时显著提高了图像对比度.     

基于3阶模糊张量的广义加权几何算子及其应用

针对具有高维数据特征的多属性群决策问题,定义了3阶模糊张量,建立了基于3阶模糊张量的广义加权几何算子,探索了该类算子的性质,提出了一种解决多属性群决策问题的新方法,并通过算例验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差，灰度范围小，影像模糊，一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题，提出了基于小波变换的图像增强方法．实验证明：基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果，其增强后的图像质量明显优于一般常规方法．     

基于模糊逻辑的微粒测定算子

微粒测定是一种重要的图像分析与处理技术,建立微粒测定算子是技术的关键.在完备格框架中引入强凸模糊集概念.结合模糊逻辑算子研究凸模糊集和强凸模糊集之间的关系以及处理灰度图像的微粒测定算子基本理论.特别地,在Euclidean空间中建立具有平移不变性和数乘相容性的Minkowski测定算子.     

基于小波变换的X射线图像增强技术

针对射线图像存在对比度差,灰度范围小,影像模糊,一般的增强方法不能在增强对比度的同时较好地保持边缘的问题,提出了基于小波变换的图像增强方法.实验证明:基于小波变换的图像增强方法对常规射线图像有很好的增强效果,其增强后的图像质量明显优于一般常规方法.     

一种改进的基于模糊对比度的图像增强方法

将模糊数学理论和图像对比度增强方法相结合,提出了一种改进的基于模糊对比度的图像增强方法,并将这种方法运用到实际项目中去,取得了优于现有方法的更好效果．     

一种广义模糊粗糙集模型的新定义

在Pawlak粗糙集模型的基础上,把一个论域推广到两个论域,等价关系推广为模糊关系,被近似对象换成模糊集,得到广义模糊粗糙集模型．讨论了该模型与经典粗糙集模型的关系,并与其他模糊粗糙集算子进行了比较．该模型在保留原有一些性质的基础上,近似精度提高了,更具有实际应用价值．     

直觉结合算子模糊逻辑

定义了一直觉结合算子,并给出一相应的结合算子格,在此格上建立了一种新的模糊逻辑系统,并了该系统的一些性质及范式表示。     

基于模糊随机变量的结构广义可靠度

本文以模糊随机变量作为基本变量，探讨了模糊随机变量与模糊随机事件间的关系，并给出了模糊随机事件及其α－截集的测度求法。然后由模糊测度和模模积分定义了结构的模糊随机可靠度。本文从测度论角度讨论了模糊随机可靠理论，该理论是广义可靠度理论的主要内容。     

Banach空间上广义p-正常算子的注记

广义p-共轭算子和广义p-正常算子的概念在文献和中分别引入。本文中,我们得出拟相似广义p-正常算子的一个谱性质以及广义p-正常算子亦有(Ac)性质;我们证明了广义p-自伴算子是纯量型谱算子。从而回答了D.K.Scn提出的一个问题[5,Note2.26].     

基于模糊理论的医学图像增强方法

提出了一种基于模糊逻辑理论的医学图像边缘检测的增强算法.该方法采用S函数作为隶属函数,实现空间域与模糊域之间的转换;在模糊域中采用幂次变换对图像进行对比度增强,最后再通过逆模糊化过程将数据映射到空间域中,得到增强后的图像.实验表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,所提出的方法使增强后的图像能显示出更完整的边界信息.     

基于邻域信息的多层次图像模糊算法

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...     

基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响,提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法.该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性,构造局部相关性系数矩阵,提高边界定位精度.在滤波的同时,该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强.实验结果表明,与其他常规算法相比,该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）,提高了峰值信噪比（PSNR）,更适合于处理声纳图像.     

Limitations of quantitative operator fuzzy logic

Ａｗａｙｔｏｓｅｐａｒａｔｅａｈｅｄｇｅｆｒｏｍａｆｕｚｚｙｐｒｅｄｉｃａｔｅｉｓｔｏｒｅｇａｒｄｔｈｅｈｅｄｇｅａｓａｎｏｐｅｒａｔｏｒａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃａｔｅｓｙｍｂｏｌ.Ｌｉｕｐｉｏｎｅｅｒｅｄｔｈｅｏｐｅｒａｔｏｒｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｂｙｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆｏｐｅｒａｔｏｒｉｎｔｏｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃ[1].Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｘｐｌｉｃｉｔｌｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｏｆｆｕｚｚｙｐｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎｓ,ｔｈｅｏｐｅｒａｔ…     

基于模糊集和方向滤波的指纹图像增强算法

针对采集条件造成的部分指纹图像质量差的问题,首先应用模糊增强方式以消除指纹图像的模糊性,然后使用方向滤波增强的方式以平滑断线,消除粘连。通过对FVC2000指纹数据库中的部分低质量指纹图像做增强处理,表明本文算法增强效果较好。     

Reduced-reference image quality assessment based on fuzzy classification

Image quality assessment is an important branch in the fields of image processing. It would be employed for calibrating image processing system or algorithms, and be applied for algorithm optimizing and parameter setting. Reduced-reference image quality assessment (RR-IQA) has become to be one of the focuses in image processing fields. Inspired by the fuzzy human evaluation, an efficient RR-IQA framework is proposed in this paper. In the framework, the images are allocated into several fuzzy sets with their degrees of memberships. The natural scene statistics (NSS) in wavelet domain is used for extracting features. After that, a multi-class fuzzy classifier is training for assigning image features into fuzzy sets with their corresponding degrees of memberships. Contrast to the typical RR-IQA methods, the proposed one relates well with the human evaluations and has low computational complexity. The experimental results demonstrate that the proposed framework outperforms the state-of-the-art reduced-reference methods.     

基于包含度理论的图像置乱程度评价研究

提出了基于包含度理论的图像置乱程度评价新方法。本文首先对置乱前后图像中任意像素所对应二阶邻域系统构造一个模糊集并定义其隶属度;其次计算图像中各像素所对应二阶邻域系统模糊集及其补集之间的包含度;最后根据置乱前后两图像的包含度来构造图像置乱程度评价函数。实验结果表明,本文提出的评价方法是能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。     

基于改进Canny算子的坯料挤压变形边缘提取

为了研究塑性加工过程中金属坯料的流动行为,提出了一种边缘检测算法。先运用灰度增强与形态学膨胀、腐蚀相结合进行图像预处理,再通过双阀值约束的Canny算子进行坯料变形轮廓提取,避免了孤立灰度阶跃点对边缘判断的干扰。在等量椒盐噪声下,本算法的峰值信噪比高于其他典型算法。实验结果表明,该算法所提取的变形区边缘能够满足量化分析金属流动特征的需求。     

基于多分辨率分析理论的口腔CT图像的增强

针对牙齿CT影像经常出现的正常组织和病态组织之间对比度不清的问题,提出了基于小波变换的图像多分辨率梯度信息的医学图像增强算法,算法原理简单、实用,较好地解决了牙齿图像对比度增强的问题。