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基于粗糙集理论的图像增强算法研究 被引量:1

Image Enhancement Method Based on Rough Set Theory
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摘要 粗糙集理论是处理含糊及不确定问题的数学工具。论文利用基于粗糙集的图像增强新方法,按条件属性,先将图像划分为不同的子图,然后对子图分别作对比度增强,并利用最大类间方差法确定阈值P,最终根据信噪比量化评价图像对比度增强效果。试验结果表明,文中采用的方法优于线性滤波、中值滤波方法。 The rough set theory is a new mathematical tool in dealing with fuzzy and uncertain knowledge.In this paper,the rough set theory has been applied to image enhancement.According to the condition attribute,an image is divided into different subgraph,subgraph is respectively for contrast enhancement.Threshold P is determined by the Otsu method,and image contrast enhancement effect is evaluated by SNR.The results show that the method has great advantages over linear filter and median filter.
出处 《计算机与数字工程》 2013年第2期284-286,共3页 Computer & Digital Engineering
基金 江西省教育厅科技项目(编号:GJJ10478)资助
关键词 粗糙集 最大类间方差法 信噪比 线性滤波 中值滤波 rough set Otsu SNR linear filter median filter
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