[发明专利]基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法在审
| 申请号： | 201810579694.7 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN110580683A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 史绍强 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 天津市*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法，其主要技术特点是：首先对待增强的原始图像结合传统的Sobel梯度算子和中值滤波算法，进行基于模糊粗糙集理论的视觉特性子图划分，其次对不同视觉特性的子图，分别进行基于模糊粗糙集理论的噪声抑制和图像增强变换处理，再对所有子图的变换处理结果进行信息融合。本发明设计合理，能够显著的抑制噪声，具有优良的视觉效果，可广泛应用于数字图像处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 粗糙集理论 视觉特性 变换处理 模糊 数字图像处理 图像增强算法 技术特点 滤波算法 视觉效果 图像增强 信息融合 原始图像 噪声抑制 传统的 噪声 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法，主要包括以下步骤：/n步骤1：初始化图像增强变换梯度阈值p和平均灰度阈值q；/n步骤2：按中值滤波算法计算各像素点周围像素的平均灰度值m(s)，并标记噪声区R
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