算法有很多变种。不过主要就是以下三步。

1.设计隶属度函数将图像从空间域变换到模糊集域。

2.设计模糊增强算子,在模糊集域对图像进行处理。

3.根据第1步的隶属度函数重新将图像从模糊集域变换到空间域。

这和频域处理中的变换反变换不是很像么。

我使用的隶属度函数和模糊增强算子在这篇论文里,也算相关算法的经典论文了。

处理结果如下:

原图:

模糊集增强后:

matlab代码如下:

clear all; close all; clc;

img=double(imread('lena.jpg'));
imshow(img,[])
[m n]=size(img); Fe=;  %控制参数
Fd=; xmax=max(max(img));
u=(+(xmax-img)/Fd).^(-Fe); %空间域变换到模糊域 %也可以多次迭代
for i=:m %模糊域增强算子
for j=:n
if u(i,j)<0.5
u(i,j)=*u(i,j)^;
else
u(i,j)=-*(-u(i,j))^;
end
end
end img=xmax-Fd.*(u.^(-/Fe)-); %模糊域变换回空间域 figure;
imshow(uint8(img));

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