粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛的应用.它作为一种新的软计算方法,不仅为信息科学和认知科学提供了新的科学逻辑和研究方法,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术.由于数字图像信息本身的复杂性和它们之间较强的相关性,在进行处理的过程中可能出现不确定性和不精确性的问题,将粗糙集理论应用到数字图像处理中,利用粗糙集理论中的集合近似性质来进行图像增强和图像分割,是该文研究的主要内容.该论文首先介绍了粗糙集理论的基本知识,然后在总结了数字图像处理中的有关图像增强和图像分割的经典方法的基础上,提出了以下算法:1.灰度图像粗糙集滤波算法;2.彩色图像粗糙集滤波算法;3.噪声图像粗糙集边缘检测算法;4.彩色图像粗糙模糊集边缘检测算法.通过大量的实验证明:作者提出的基于粗糙集理论的数字图象处理的新方法不仅具有运算量小,执行起来相对简单,且有很好的处理效果.