将模糊技术用于灰度变换和空间滤波

本文介绍了模糊技术的概念,通过模糊集合的例子解释了模糊技术的适用性,并详细阐述了模糊技术在处理图像中灰度变换和空间滤波的应用步骤,包括模糊输入、模糊逻辑操作、模糊输出的聚合及去模糊化过程。

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一、模糊技术

  先举例说一下模糊集合,以人为例,如果把一群人分为男人和女人,那么有个很清晰的划分,从性别角度讲,一群人就是“干脆”集合;而如果把这群人分成年轻人和非年轻人,界限就是很模糊的,比如三十以下算作年轻人,比三十多一天的貌似也差不多年轻,在实际应用中,这种干脆划分有很大局限性。\

  我们时常需要使“年轻”的意思更有弹性,比如说让31岁的人比33岁的人年轻程度更高,这就需要建立一个模型刻画这种年轻程度。模糊技术里,用区间[0,1]刻画一个人的年轻程度,18岁可以对应1,表示十分年轻;25岁可以对应0.8表示很年轻,30岁可以对应0.3,不太年轻了,等等。这样一群人就构成了一个模糊集合。

  用Z表示整个集合,A表示一个模糊集合( 比如说标记年轻人的集合),则A中每个人对于A有个隶属度的关系,用隶属度函数A(z)表示。例如某个人Z0对A的隶属度为0.5,则代表他是年轻人的程度为0.5。

  

  将模糊与模糊隶属度函数之间的关联变量称为fuzification;通常用IF-THEN规则描述有关问题的知识。下面我们寻找一种方法,使用输入和问题的先验知识建立模糊系统的输出。

   

   通常应用实现步骤为:<

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