41、模糊图像处理技术：原理、算法与应用

模糊图像处理技术：原理、算法与应用

1. 模糊图像处理基础

语言是描述模式的强大工具，传统形式语言在模式识别应用中因不够灵活而受到批评，特别是在处理噪声或不可预测事件等干扰时。模糊语法是经典形式语言的扩展，能够处理不确定性和模糊信息。

模糊积分是一种非线性聚合算子，用于组合不同来源的不确定信息。它基于模糊测度理论，在图像处理中有着重要的应用前景。

2. 图像增强：对比度自适应

图像增强旨在抑制噪声、模糊、几何畸变和光照不均等干扰，以提高图像的对比度或其他视觉特性。当这些特性无法用数值精确量化时，模糊图像增强技术就派上了用场。下面介绍三种不同的模糊算法。

2.1 图像模糊度最小化

该方法使用强化算子来减少图像的模糊度，从而提高图像的对比度。具体算法步骤如下：
1. 设置公式 (16.40) 中的参数 (Fe, Fd, gmax)。
2. 通过变换 G 对灰度级进行模糊化：
[
\mu_{mn} = G(g_{mn}) = \frac{1}{1 + (\frac{g_{max} - g_{mn}}{F_d})^{-F_e}}
]
3. 通过以下变换（强化算子）对隶属度进行递归修改：
[
\mu’ {mn} =
\begin{cases}
2 [\mu {mn}]^2, & 0 \leq \mu_{mn} \leq 0.5 \
1 - 2 [1 - \mu_{mn}]^2, & 0.5 \leq \mu_{mn} \leq 1
\end{cases}
]