基于模糊集理论的图像滤波的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究图像滤波的意义 | 第7-8页 |
| ·图像滤波研究的发展 | 第8-10页 |
| ·模糊集理论在图像处理中的应用 | 第10-11页 |
| ·论文主要内容和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 模糊集理论基础 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·模糊集合的定义和表示 | 第14-15页 |
| ·模糊集合的定义 | 第14页 |
| ·模糊集合的表示 | 第14-15页 |
| ·常用的模糊分布和确定隶属度函数的方法 | 第15-17页 |
| ·常用的模糊分布 | 第15-16页 |
| ·确定隶属度函数的方法 | 第16-17页 |
| ·模糊关系和模糊推理 | 第17-19页 |
| ·模糊关系 | 第17-18页 |
| ·模糊推理 | 第18-19页 |
| 第三章 常用的图像滤波算法 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·均值滤波算法 | 第19-25页 |
| ·邻域平均法 | 第19-22页 |
| ·带门限的邻域平均法 | 第22页 |
| ·半邻域平均法 | 第22页 |
| ·用邻域平均值与标准差定邻域的平均法 | 第22-23页 |
| ·加权平均法 | 第23-25页 |
| ·中值滤波算法 | 第25-29页 |
| ·中值滤波的概念 | 第25页 |
| ·二维中值滤波 | 第25-28页 |
| ·加权中值滤波 | 第28-29页 |
| ·向量中值滤波 | 第29页 |
| ·基于模糊集理论的滤波算法 | 第29-31页 |
| ·图像的模糊表示 | 第30页 |
| ·模糊加权均值滤波 | 第30页 |
| ·模糊中值滤波算法 | 第30-31页 |
| ·其他图像滤波算法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于弹簧质点模型的滤波算法 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·改进的弹簧质点模型 | 第33-34页 |
| ·基于改进的弹簧质点模型的噪声检测算法 | 第34-36页 |
| ·基于迭代方法的中值滤波算法 | 第36页 |
| ·实验结果和分析 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于模糊集理论和弹簧质点模型的滤波算法 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·融合弹簧质点模型的模糊噪声检测算法 | 第42-45页 |
| ·周围像素颜色分量对中间像素颜色分量的隶属度 | 第42-44页 |
| ·不同颜色分量的隶属度差异的相关程度 | 第44-45页 |
| ·检测噪声的模糊规则 | 第45页 |
| ·脉冲噪声的滤波过程 | 第45-46页 |
| ·实验结果和分析 | 第46-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·论文工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
