一、简介

基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。
在实际应用当中，有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中，按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类，可以分为空域处理和频域处理。
图像空域处理方法通常有灰度变换，直方图均衡，图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换，采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果都比较差，这里提出一种模糊自适应的方法，利用遗传算法完成图像的增强。
1，选着合适的评价函数，得到图像质量的适应度函数值
2，利用遗传算法，选择，交叉，变异 优化处理
3，得到优化结果，完成图像的自适应增强。

二、源代码

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

【图像增强】基于模糊集的图像增强matlab源码_matlab

四、备注