模糊集理论在图像增强算法中的应用研究

"该论文是关于基于模糊集理论的图像增强算法的研究，旨在探讨如何运用模糊理论提升图像处理的效果。作者分析了模糊理论的历史、模糊图像增强的进展以及现有的模糊增强算法，特别是针对隶属函数和INT模糊增强算子进行了深入研究。论文中，作者提出了一个新的模糊嫡定义，这个定义基于信息增加的指数特性，旨在实现根据图像输入特性的自适应模糊增强。通过最大嫡准则，使用枚举法进行图像的自适应增强，实验结果显示这种方法在主观和客观评价上都有优秀的表现，且计算效率较高。此外，为了进一步提高算法的实时性，作者利用遗传算法的全局优化特性和并行性，改进了原有的枚举法自适应模糊增强算法，使其更适用于实时应用需求。论文的作者和指导教师分别签名确认了其原创性和知识产权归属，论文所属专业为通信与信息系统。" 这篇硕士学位论文详细探讨了模糊集理论在图像增强领域的应用，通过对模糊理论的回顾和模糊图像增强算法的分析，提出了新的模糊嫡定义，以实现更加自适应的图像处理。这一创新点在于它能够根据输入图像的特性自动调整增强策略，提高了处理效果和效率。同时，论文还引入遗传算法来优化自适应模糊增强算法，以满足实时处理的需求，这在实际应用中具有重要意义。论文的作者和指导教师均对研究成果进行了确认，并同意学校保留论文的使用权和传播权。