數字圖像模糊增強處理方法探究

李立芳，吳宗佳

（91550部隊94分隊，大連116023）

數字圖像模糊增強處理方法探究

李立芳，吳宗佳

（91550部隊94分隊，大連116023）

傳統的數字圖像增強方法使用精確、固定和不變的算法來表達和解決問題，往往收不到理想的效果。本文將粗糙集理論和模糊集理論相結合，提出一個新的圖像增強方法—模糊增強方法。通過實驗證明，該方法對圖像的增強效果明顯，提高了圖像中目標的清晰度和反差，大大提高判讀精度。

數字圖像；圖像清晰度；圖像反差；粗糙集理論；模糊集理論

數字圖像的清晰度及圖像的反差嚴重影響著圖像的判讀和處理精度，從而直接影響數據處理的精度。這使得數字圖像的處理變得尤為重要。傳統的對數字圖像增強處理方法使用精確、固定和不變的算法來表達和解決問題。但由于圖像信息本身的復雜性和它們之間有較強的相關性，在處理過程中各個不同層次可能出現不完整性和不確定性問題。將模糊集理論應用于圖像的處理，在一些情況下會取得比以前的傳統方法更好的效果。粗糙集理論是一種新的處理含糊和不確定性問題的數學工具，現在嘗試將它用于數字圖像處理［1］。將粗糙集理論和模糊集理論相結合，探索出一種新的圖像增強方法－數字圖像的模糊增強方法。

1 粗糙集去噪

根據劃分子圖像。設代表較亮的像素。等價關系定義為：如果兩個像素的灰度值都大于某閾值，則兩個像素是和相關的，都屬于等價類。用公式表達為：。式中，表示像素的灰度值；表示所有“較亮”的像素成的集合。非集所“較暗”的像素成的集合。

根據劃分子圖像。定義等體關系為：子塊與相鄰子塊的平均灰度值之差的絕對值取整均大于某一閾值Q。

2 模糊增強

為了除去噪聲的同時保持圖像細節，對取4個函數段進行模糊增強。即：

由于模糊特征平面經模糊算法式（2）處理后形成新的模糊特征平面經模糊算法式（1）逆變換得到的輸出圖像沒有改變灰度的分布范圍，考慮到海面圖像照度低，霧氣所致的能見度差以及對比度較小等因素，為增加圖像的反差，采用灰度線性變換的方法使灰度變化范圍增大，豐富了灰度層次［3］。

3 應用效果分析

圖1是飛機的加噪圖像，圖像模糊不清；圖2是圖像中值濾波后的結果；圖3是經模糊增強方法處理后的結果。由圖片對比效果看出，圖3的結果要比圖2好，噪聲清楚，對比度增強，圖像清晰，有利于判讀，在一定程度上提高了判讀的精度。

傳統的圖像增強方法是先進行空域低通濾波，或者其他線性低聲濾波，然后作直方圖均衡變換。但是，低通濾波會引起一定程度的邊緣模糊，在較復雜的噪聲干擾作用下很難處理濾噪和圖像清晰化兩者之間的矛盾［2］；另外，傳統的圖像增強方法對所有灰度層次都進行同樣的運算，因此處理的圖像灰度層次不夠清晰，邊緣也有些模糊。而模糊增強方法對圖像中不同層次的灰度值進行不同的運算處理，這使得在圖像質量增強的同時，圖像中的細節信息得到了很好的保留，圖像灰度層次要比用傳統增強方法處理的圖像清晰，邊緣比較清楚，大大有利于判讀工作的進行。因此，本文所提出的數字圖像模糊增強方法是一種處理含噪聲圖像、增強圖像質量，從而提高判讀精度的有效方法。

圖1 加噪圖像

圖2 中值濾波后的圖像

圖3 模糊處理后的圖像

［1］徐立中．數字圖像的智能信息處理［M］．北京：國防工業出版社，2001.

［2］夏德深，傅德勝．現代圖像處理技術與應用［M］．南京：東南大學出版社，2001.

［3］王彥臣.基于多尺度數字X光圖像增強方法的研究［D］.長春：中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，2009.

［4］唐崇武，李會方，何俊婷，馬建倉.改進的直方圖均衡圖像增強算法及實現［J］.信息安全與通信保密，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