| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17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现状和发展前景 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 图像增强的概述 | 第17-22页 |
| 2.1 图像增强的定义 | 第17页 |
| 2.2 图像增强的分类 | 第17-18页 |
| 2.3 传统图像增强方法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 灰度变换法 | 第18页 |
| 2.3.2 整体直方图调整法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 邻域平均法 | 第19页 |
| 2.3.4 中值滤波法 | 第19-20页 |
| 2.3.5 离散空间差分法 | 第20页 |
| 2.3.6 空域高通滤波 | 第20页 |
| 2.3.7 频域法 | 第20-22页 |
| 第三章 模糊数学理论基础 | 第22-29页 |
| 3.1 模糊集合的概念 | 第22-23页 |
| 3.2 模糊集的隶属函数 | 第23-25页 |
| 3.3 模糊熵 | 第25-26页 |
| 3.3.1 模糊熵的概念 | 第25-26页 |
| 3.4 图像模糊熵 | 第26-28页 |
| 3.5 小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于模糊集理论的变换域增强 | 第29-44页 |
| 4.1 经典的Pal、King模糊增强算法 | 第29-31页 |
| 4.2 单层次模糊增强算法与分析 | 第31-33页 |
| 4.2.1 算法分析 | 第31页 |
| 4.2.2 算法主要实现 | 第31-33页 |
| 4.3 多层次模糊增强算法与分析 | 第33-35页 |
| 4.3.1 算法分析 | 第33-34页 |
| 4.3.2 算法主要实现 | 第34-35页 |
| 4.4 基于广义模糊算子的单层次模糊增强算法 | 第35-37页 |
| 4.5 一种新的用于X射线的模糊逻辑增强方法 | 第37-40页 |
| 4.5.1 图像标准化 | 第37-38页 |
| 4.5.2 图像模糊化 | 第38-39页 |
| 4.5.3 自适应模糊增强 | 第39-40页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 第五章 基于模糊集理论的空域增强 | 第44-51页 |
| 5.1 基于LIP模型的图像增强算法 | 第44-46页 |
| 5.2 改进的基于人眼特性的图像增强算法 | 第46-47页 |
| 5.3 改进的基于人眼特性的图像增强算法的实现 | 第47-48页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 5.5 小结 | 第49-51页 |
| 第六章 基于模糊信息处理的多值去噪滤波方法 | 第51-57页 |
| 6.1 基于模糊熵的多值图像去噪滤波器 | 第51-53页 |
| 6.1.1 香农熵在实际应用中的局限性及其扩展 | 第51-52页 |
| 6.1.2 基于模糊熵的多值图像去噪滤波器 | 第52-53页 |
| 6.2 基于模糊熵的多值图像去噪滤波器的实现 | 第53-54页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 6.4 小结 | 第56-57页 |
| 第七章 基于模糊数学理论的图像处理系统设计与实现 | 第57-66页 |
| 7.1 图像处理系统的需求分析 | 第57-58页 |
| 7.2 图像处理系统的系统设计 | 第58-60页 |
| 7.2.1 设计思路 | 第58-59页 |
| 7.2.2 实验环境 | 第59-60页 |
| 7.2.3 实验数据 | 第60页 |
| 7.3 图像处理系统的实现 | 第60-65页 |
| 7.3.1 图像存储 | 第60-63页 |
| 7.3.2 调整窗宽 | 第63页 |
| 7.3.3 基于模糊集理论的空域增强 | 第63-65页 |
| 7.3.4 工具栏控件 | 第65页 |
| 7.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第八章 总结和展望 | 第66-69页 |
| 8.1 总结 | 第66-67页 |
| 8.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |