数字图像模糊增强处理方法探究

李立芳，吴宗佳

（91550部队94分队，大连116023）

数字图像模糊增强处理方法探究

李立芳，吴宗佳

（91550部队94分队，大连116023）

传统的数字图像增强方法使用精确、固定和不变的算法来表达和解决问题，往往收不到理想的效果。本文将粗糙集理论和模糊集理论相结合，提出一个新的图像增强方法—模糊增强方法。通过实验证明，该方法对图像的增强效果明显，提高了图像中目标的清晰度和反差，大大提高判读精度。

数字图像；图像清晰度；图像反差；粗糙集理论；模糊集理论

数字图像的清晰度及图像的反差严重影响着图像的判读和处理精度，从而直接影响数据处理的精度。这使得数字图像的处理变得尤为重要。传统的对数字图像增强处理方法使用精确、固定和不变的算法来表达和解决问题。但由于图像信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性，在处理过程中各个不同层次可能出现不完整性和不确定性问题。将模糊集理论应用于图像的处理，在一些情况下会取得比以前的传统方法更好的效果。粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，现在尝试将它用于数字图像处理［1］。将粗糙集理论和模糊集理论相结合，探索出一种新的图像增强方法－数字图像的模糊增强方法。

1 粗糙集去噪

根据划分子图像。设代表较亮的像素。等价关系定义为：如果两个像素的灰度值都大于某阈值，则两个像素是和相关的，都属于等价类。用公式表达为：。式中，表示像素的灰度值；表示所有“较亮”的像素成的集合。非集所“较暗”的像素成的集合。

根据划分子图像。定义等体关系为：子块与相邻子块的平均灰度值之差的绝对值取整均大于某一阈值Q。

2 模糊增强

为了除去噪声的同时保持图像细节，对取4个函数段进行模糊增强。即：

由于模糊特征平面经模糊算法式（2）处理后形成新的模糊特征平面经模糊算法式（1）逆变换得到的输出图像没有改变灰度的分布范围，考虑到海面图像照度低，雾气所致的能见度差以及对比度较小等因素，为增加图像的反差，采用灰度线性变换的方法使灰度变化范围增大，丰富了灰度层次［3］。

3 应用效果分析

图1是飞机的加噪图像，图像模糊不清；图2是图像中值滤波后的结果；图3是经模糊增强方法处理后的结果。由图片对比效果看出，图3的结果要比图2好，噪声清楚，对比度增强，图像清晰，有利于判读，在一定程度上提高了判读的精度。

传统的图像增强方法是先进行空域低通滤波，或者其他线性低声滤波，然后作直方图均衡变换。但是，低通滤波会引起一定程度的边缘模糊，在较复杂的噪声干扰作用下很难处理滤噪和图像清晰化两者之间的矛盾［2］；另外，传统的图像增强方法对所有灰度层次都进行同样的运算，因此处理的图像灰度层次不够清晰，边缘也有些模糊。而模糊增强方法对图像中不同层次的灰度值进行不同的运算处理，这使得在图像质量增强的同时，图像中的细节信息得到了很好的保留，图像灰度层次要比用传统增强方法处理的图像清晰，边缘比较清楚，大大有利于判读工作的进行。因此，本文所提出的数字图像模糊增强方法是一种处理含噪声图像、增强图像质量，从而提高判读精度的有效方法。

图1 加噪图像

图2 中值滤波后的图像

图3 模糊处理后的图像

［1］徐立中．数字图像的智能信息处理［M］．北京：国防工业出版社，2001.

［2］夏德深，傅德胜．现代图像处理技术与应用［M］．南京：东南大学出版社，2001.

［3］王彦臣.基于多尺度数字X光图像增强方法的研究［D］.长春：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，2009.

［4］唐崇武，李会方，何俊婷，马建仓.改进的直方图均衡图像增强算法及实现［J］.信息安全与通信保密，2009.

Study of the Gray-scale Transformation on the Precision of Angle Measurement

LI Li-fang，WU Zong-jia
（Branch94,Unit91550，Dalian116023，China）

Adopting the exact and nonvariant algorithm to express and solve problems in the traditional digital image enhancement method can't reach the desired effect usually.A new digital image enhancement method was proposed.Experiments show that the fuzzy enhancement arithmetic combining rough set theory and fuzzy set theory can enhance the image effectively.The definition and contrast of the image were enhanced,and the interpretation accuracy was improved noticeably.

Digital Image;Image Definition;Image Contrast;Rough Set Theory;Fuzzy Set Theory

P237；TP751

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2015.03.24

2014-10-22