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  • matlab练习程序(模糊集图像增强)

    算法有很多变种。不过主要就是以下三步。

    1.设计隶属度函数将图像从空间域变换到模糊集域。

    2.设计模糊增强算子,在模糊集域对图像进行处理。

    3.根据第1步的隶属度函数重新将图像从模糊集域变换到空间域。

    这和频域处理中的变换反变换不是很像么。

    我使用的隶属度函数和模糊增强算子在这篇论文里,也算相关算法的经典论文了。

    处理结果如下:

    原图:

    模糊集增强后:

    matlab代码如下:

    clear all; close all; clc;
    
    img=double(imread('lena.jpg'));
    imshow(img,[])
    [m n]=size(img);
    
    Fe=1;  %控制参数
    Fd=128;
    
    xmax=max(max(img));
    u=(1+(xmax-img)/Fd).^(-Fe);     %空间域变换到模糊域
    
    %也可以多次迭代
    for i=1:m                       %模糊域增强算子
       for j=1:n
          if u(i,j)<0.5
            u(i,j)=2*u(i,j)^2; 
          else
            u(i,j)=1-2*(1-u(i,j))^2;
          end
       end
    end
    
    img=xmax-Fd.*(u.^(-1/Fe)-1);    %模糊域变换回空间域
    
    figure;
    imshow(uint8(img));
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/3191868.html
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