基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强

• 作者: 史绍强 唐贤瑛 王英健
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像增强 粗糙集 模糊集 视觉特性 图像融合
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与数理科学
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9331.2004.02.015

摘要

为了更准确地描述在图像增强中可能会出现的一些不完整性和不确定性问题,提高图像处理的效果,本研究提出了一种基于模糊粗糙集理论的视觉特性图像增强算法.该算法利用模糊粗糙集理论,依照图像的视觉特性,采用传统的图像增强方法进行图像预处理.实验结果证明,该算法比传统的图像增强方法效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王英健	长沙理工大学电气与信息工程学院	36	264	10.0	14.0
2	唐贤瑛	长沙理工大学电气与信息工程学院	41	365	11.0	16.0
3	史绍强	长沙理工大学电气与信息工程学院	2	15	1.0	2.0