基于模糊集理论的图像滤波的研究kdh

硕士论文《基于模糊集理论的图像滤波的研究》 摘 要 图像滤波是图像处理领域里的一个重要分支，是图像分割、纹理特征和形状特征提 取等图像分析的重要基础。大量有关这个主题的论文都集中在讨论图像滤波的数学模 型，但是，许多基于数学模型的图像滤波算法只能针对某一类噪声有效，例如，中值滤波主要用于去除脉冲噪声，而均值滤波则可以有效的消除高斯噪声。图像滤波的重点在于图像噪声点和信号点的区分，图像噪声点信息的检测过程是个不确定性的问题，模糊逻辑在处理这个不确定问题上表现出了很大的优越性，同时当一幅图像的信息未知时，某些数学模型里的参数是很难确定的，由于一些人类知识可以用语言规则来表示，用模糊逻辑来表示很合适