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粗糙集理论是处理含糊及不确定问题的数学工具。论文利用基于粗糙集的图像增强新方法,按条件属性,先将图像划分为不同的子图,然后对子图分别作对比度增强,并利用最大类间方差法确定阈值P,最终根据信噪比量化评价图像对比度增强效果。试验结果表明,文中采用的方法优于线性滤波、中值滤波方法。
基于粗糙集理论的图像增强算法研究
【摘 要】
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粗糙集理论是处理含糊及不确定问题的数学工具。论文利用基于粗糙集的图像增强新方法,按条件属性,先将图像划分为不同的子图,然后对子图分别作对比度增强,并利用最大类间方差法确定阈值P,最终根据信噪比量化评价图像对比度增强效果。试验结果表明,文中采用的方法优于线性滤波、中值滤波方法。
【机 构】
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江西理工大学理学院,赣州有色冶金研究所
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2013年02期
【基金项目】
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江西省教育厅科技项目（编号：GJJ10478）资助
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