區(qū)間算法在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、在傳統(tǒng)的灰度圖像中，每一個像素點(diǎn)的灰度值都為一個單一的固定值。但是，在現(xiàn)實(shí)世界中，得到的像素值有可能不是確定的或者只是某一特定位置像素的近似值。在晴天和陰天分別對同一場景進(jìn)行拍攝，對于某些像素來說，其像素值是不一樣的，會在一定的范圍內(nèi)變化。除此之外，當(dāng)拍攝設(shè)備發(fā)生輕微移動的時候，拍攝出的物體的邊緣也會相應(yīng)地發(fā)生移動，那么對于特定位置的像素點(diǎn)，它的像素值就會有很大的差別，這就導(dǎo)致了空間像素值的不確定性。為了解決像素值的不確定性，本文用區(qū)間

2、算法(IntervalMathematics)的思想建立了一種新的圖像模型，對于每一個像素不再用單一的固定灰度值來表示，而是用一個灰度區(qū)間值來代替。與此同時，將傳統(tǒng)數(shù)字圖像的概念在區(qū)間上進(jìn)行了擴(kuò)展。
　　從某種角度來看，可以將一幅圖像看成是一個模糊集合(FuzzySet)。不同的是模糊集合中的值表示為元素的隸屬度，而在灰度圖像中，像素值用來表征灰度級。模糊集合理論常常用在模糊形態(tài)學(xué)操作中，其中最重要的是模糊邏輯算子的選擇。本文重點(diǎn)