基于邻域信息的多层次图像模糊算法

为了提高图像识别的准确率,提出了一种基于模糊理论的多层次图像增强算法.首先利用图像的统计特性对图像进行初步模糊划分,然后采用非线性连续阶梯状隶属度函数对图像进行模糊化,最后通过利用邻域特征自适应调节增强系数,对各模糊子集进行非线性增强处理以实现局部特征增强.通过与经典方法进行实验比较,显示出该增强算法能够在保存同质区内主要纹理特征的同时增强区域之间的对比度,增强了图像层次感,尤其对于医学图像,能改善图像质量,有助于提高医生临床诊断的有效性.