1 简介

图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.

2 完整代码

x=imread('lena.JPG');
  • 1.
[M,N]=size(x);
  • 1.
x1=double(x);
  • 1.
% 基本参数
  • 1.
Fd=0.8;
  • 1.
FD=-1*Fd;
  • 1.
% Fe=128;
  • 1.
Fe=128;
  • 1.
Xmax=255;
  • 1.
% 模糊特征平面
  • 1.
for i=1:M
  • 1.
for j=1:N
  • 1.
P(i,j)=(1+(Xmax-x1(i,j))/Fe)^FD;
  • 1.
end
  • 1.
end
  • 1.
% 模糊增强
  • 1.
times=1;
  • 1.
for k=1:times
  • 1.
for i=1:M
  • 1.
for j=1:N
  • 1.
if P(i,j) <= 0.5000
  • 1.
P1(i,j)=2*P(i,j)^2;
  • 1.
else
  • 1.
P1(i,j)=1-2*(1-P(i,j))^2;
  • 1.
end
  • 1.
end
  • 1.
end
  • 1.
P=P1;
  • 1.
end
  • 1.
% 反模糊化
  • 1.
for i=1:M
  • 1.
for j=1:N
  • 1.
I(i,j)=Xmax-Fe*((1/P(i,j))^(1/Fd)-1);
  • 1.
end
  • 1.
end
  • 1.
X=uint8(I);
  • 1.
figure,imshow(x);
  • 1.
figure,imshow(X);
  • 1.

3 仿真结果

​【图像增强】基于模糊集实现图像增强matlab代码_图像增强

4 参考文献

[1]鱼海涛. 基于模糊集理论的图像增强算法研究[D]. 西安科技大学, 2005.

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​【图像增强】基于模糊集实现图像增强matlab代码_均值滤波_02