模糊集图像增强实现

模糊集图像增强算法有很多。归纳主要为以下步骤：

• 第一步、设计隶属度函数将图像从空间域变换到模糊集域。
• 第二步、设计模糊增强算子，在模糊集域对图像进行处理。
• 第三步、根据第一步的隶属度函数重新将图像从模糊集域变换到空间域。

在此根据[1]所述的隶属度函数和模糊增强算子，进行图像增强实现，代码如下所示：

clear all;
close all;
clc;

I = double(imread('test.jpg'));
imshow(I);
[m,n] = size(I);

Fe =1;
Fd =120;

xmax=max(max(I));
u =(1+(xmax-I)/Fd).^(-Fe);

for i =1:m
    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

I = xmax-Fd.*(u.^(-1/Fe)-1);

figure,imshow(uint8(I));

注：关于Fe和Fd的请参考资料[1]论文所述。

实验结果

首先，原始图像如图所示：

模糊集图像增强实现效果图如下所示：

参考资料

[1]SK Paland RA King, Image enhancement using smoothing with fuzzy set, IEEE Trans. Syst. Man and Cybern Vol 11.No7,pp494-501,1981

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