李立芳，吳宗佳

（91550部隊(duì)94分隊(duì)，大連116023）

數(shù)字圖像模糊增強(qiáng)處理方法探究

李立芳，吳宗佳

（91550部隊(duì)94分隊(duì)，大連116023）

傳統(tǒng)的數(shù)字圖像增強(qiáng)方法使用精確、固定和不變的算法來(lái)表達(dá)和解決問(wèn)題，往往收不到理想的效果。本文將粗糙集理論和模糊集理論相結(jié)合，提出一個(gè)新的圖像增強(qiáng)方法—模糊增強(qiáng)方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)圖像的增強(qiáng)效果明顯，提高了圖像中目標(biāo)的清晰度和反差，大大提高判讀精度。

數(shù)字圖像；圖像清晰度；圖像反差；粗糙集理論；模糊集理論

數(shù)字圖像的清晰度及圖像的反差嚴(yán)重影響著圖像的判讀和處理精度，從而直接影響數(shù)據(jù)處理的精度。這使得數(shù)字圖像的處理變得尤為重要。傳統(tǒng)的對(duì)數(shù)字圖像增強(qiáng)處理方法使用精確、固定和不變的算法來(lái)表達(dá)和解決問(wèn)題。但由于圖像信息本身的復(fù)雜性和它們之間有較強(qiáng)的相關(guān)性，在處理過(guò)程中各個(gè)不同層次可能出現(xiàn)不完整性和不確定性問(wèn)題。將模糊集理論應(yīng)用于圖像的處理，在一些情況下會(huì)取得比以前的傳統(tǒng)方法更好的效果。粗糙集理論是一種新的處理含糊和不確定性問(wèn)題的數(shù)學(xué)工具，現(xiàn)在嘗試將它用于數(shù)字圖像處理［1］。將粗糙集理論和模糊集理論相結(jié)合，探索出一種新的圖像增強(qiáng)方法－數(shù)字圖像的模糊增強(qiáng)方法。

1 粗糙集去噪

根據(jù)劃分子圖像。設(shè)代表較亮的像素。等價(jià)關(guān)系定義為：如果兩個(gè)像素的灰度值都大于某閾值，則兩個(gè)像素是和相關(guān)的，都屬于等價(jià)類。用公式表達(dá)為：。式中，表示像素的灰度值；表示所有“較亮”的像素成的集合。非集所“較暗”的像素成的集合。

根據(jù)劃分子圖像。定義等體關(guān)系為：子塊與相鄰子塊的平均灰度值之差的絕對(duì)值取整均大于某一閾值Q。

2 模糊增強(qiáng)

為了除去噪聲的同時(shí)保持圖像細(xì)節(jié)，對(duì)取4個(gè)函數(shù)段進(jìn)行模糊增強(qiáng)。即：

由于模糊特征平面經(jīng)模糊算法式（2）處理后形成新的模糊特征平面經(jīng)模糊算法式（1）逆變換得到的輸出圖像沒(méi)有改變灰度的分布范圍，考慮到海面圖像照度低，霧氣所致的能見(jiàn)度差以及對(duì)比度較小等因素，為增加圖像的反差，采用灰度線性變換的方法使灰度變化范圍增大，豐富了灰度層次［3］。

3 應(yīng)用效果分析

圖1是飛機(jī)的加噪圖像，圖像模糊不清；圖2是圖像中值濾波后的結(jié)果；圖3是經(jīng)模糊增強(qiáng)方法處理后的結(jié)果。由圖片對(duì)比效果看出，圖3的結(jié)果要比圖2好，噪聲清楚，對(duì)比度增強(qiáng)，圖像清晰，有利于判讀，在一定程度上提高了判讀的精度。

傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法是先進(jìn)行空域低通濾波，或者其他線性低聲濾波，然后作直方圖均衡變換。但是，低通濾波會(huì)引起一定程度的邊緣模糊，在較復(fù)雜的噪聲干擾作用下很難處理濾噪和圖像清晰化兩者之間的矛盾［2］；另外，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法對(duì)所有灰度層次都進(jìn)行同樣的運(yùn)算，因此處理的圖像灰度層次不夠清晰，邊緣也有些模糊。而模糊增強(qiáng)方法對(duì)圖像中不同層次的灰度值進(jìn)行不同的運(yùn)算處理，這使得在圖像質(zhì)量增強(qiáng)的同時(shí)，圖像中的細(xì)節(jié)信息得到了很好的保留，圖像灰度層次要比用傳統(tǒng)增強(qiáng)方法處理的圖像清晰，邊緣比較清楚，大大有利于判讀工作的進(jìn)行。因此，本文所提出的數(shù)字圖像模糊增強(qiáng)方法是一種處理含噪聲圖像、增強(qiáng)圖像質(zhì)量，從而提高判讀精度的有效方法。

圖1 加噪圖像

圖2 中值濾波后的圖像

圖3 模糊處理后的圖像

［1］徐立中．?dāng)?shù)字圖像的智能信息處理［M］．北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2001.

［2］夏德深，傅德勝．現(xiàn)代圖像處理技術(shù)與應(yīng)用［M］．南京：東南大學(xué)出版社，2001.

［3］王彥臣.基于多尺度數(shù)字X光圖像增強(qiáng)方法的研究［D］.長(zhǎng)春：中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，2009.

［4］唐崇武，李會(huì)方，何俊婷，馬建倉(cāng).改進(jìn)的直方圖均衡圖像增強(qiáng)算法及實(shí)現(xiàn)［J］.信息安全與通信保密，2009.

Study of the Gray-scale Transformation on the Precision of Angle Measurement

LI Li-fang，WU Zong-jia
（Branch94,Unit91550，Dalian116023，China）

Adopting the exact and nonvariant algorithm to express and solve problems in the traditional digital image enhancement method can't reach the desired effect usually.A new digital image enhancement method was proposed.Experiments show that the fuzzy enhancement arithmetic combining rough set theory and fuzzy set theory can enhance the image effectively.The definition and contrast of the image were enhanced,and the interpretation accuracy was improved noticeably.

Digital Image;Image Definition;Image Contrast;Rough Set Theory;Fuzzy Set Theory

P237；TP751

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2015.03.24

2014-10-22