| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| §1．1 研究内容的背景和意义 | 第11-12页 |
| §1．2 利用模糊信息处理技术进行图像处理的必要性和合理性 | 第12-13页 |
| §1．3 基于模糊信息处理技术的图像处理方法国内外研究概况 | 第13-20页 |
| §1．4 本论文的主要研究工作 | 第20-22页 |
| §1．5 本论文的内容安排 | 第22-23页 |
| 第二章 图像模糊信息处理中的数学基础 | 第23-31页 |
| §2．1 模糊集合的概念 | 第23-25页 |
| §2．2 模糊集合的运算及性质 | 第25-26页 |
| §2．3 几种常用的模糊分布 | 第26-27页 |
| §2．4 模糊熵 | 第27-30页 |
| §2．5 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于模糊信息处理的空域增强法—图像平滑滤波器 | 第31-55页 |
| §3．1 图像增强概述和分类 | 第31-32页 |
| §3．2 基于模糊信息处理的图像平滑去噪滤波器 | 第32-54页 |
| §3．2．1 基于模糊熵的多值图像去噪滤波器 | 第32-36页 |
| §3．2．2 基于直方图的图像椒盐噪声滤波器 | 第36-44页 |
| §3．2．3 基于直方图和区域信息的自适应图像脉冲噪声滤波器 | 第44-54页 |
| §3．3 小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于模糊信息处理的空域增强法—图像灰度级修正法 | 第55-69页 |
| §4．1 引言 | 第55-56页 |
| §4．2 Lee图像增强算法的回顾及分析 | 第56-58页 |
| §4．3 新的线性变换的构造 | 第58页 |
| §4．4 描述图像灰度值空间变化率的模糊熵算子及人眼视觉特性的引入 | 第58-59页 |
| §4．5 灰度过调现象的分析及处理对策 | 第59-60页 |
| §4．6 图像直方图的模糊划分 | 第60-63页 |
| §4．7 实验结果及分析 | 第63-68页 |
| §4．8 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于模糊信息处理的图像变换域增强方法 | 第69-87页 |
| §5．1 引言 | 第69-70页 |
| §5．2 单层次模糊增强算法及分析 | 第70-72页 |
| §5．3 多层次模糊增强的模型和算法 | 第72-74页 |
| §5．4 图像边缘附近像素灰度信息的提取 | 第74-76页 |
| §5．5 基于广义模糊算子的图像多层次增强算法 | 第76-79页 |
| §5．6 实验结果及分析 | 第79-86页 |
| §5．7 小结 | 第86-87页 |
| 第六章 基于模糊信息处理的图像边缘检测方法 | 第87-99页 |
| §6．1 引言 | 第87-88页 |
| §6．2 基于模糊熵的图像边缘点特征向量的提取 | 第88-92页 |
| §6．3 基于势分布函数的加权FCM算法 | 第92-94页 |
| §6．4 新的模糊边缘检测方法 | 第94-95页 |
| §6．5 实验结果及分析 | 第95-98页 |
| §6．6 小结 | 第98-99页 |
| 第七章 基于模糊信息处理的图像分割方法 | 第99-115页 |
| §7．1 基于代价函数和模糊熵的图像分割方法 | 第99-102页 |
| §7．1．1 新算法及其仿真结果 | 第99-102页 |
| §7．2 基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法 | 第102-113页 |
| §7．2．1 模糊均值图像和模糊中值图像的构造 | 第103-104页 |
| §7．2．2 图像灰度、模糊均值和模糊中值的三维向量及三维直方图的定义 | 第104-105页 |
| §7．2．3 基于三维直方图的抑制式模糊Kohonen聚类网络RFKCN | 第105-109页 |
| §7．2．4 新的图像分割算法及实验结果分析 | 第109-113页 |
| §7．3 小结 | 第113-115页 |
| 总结与展望 | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的论文 | 第129-130页 |
