粒計算理論研究及其在圖像增強中的應用.pdf

1、粒計算從不同粒層次上研究問題，主要用于處理不確定的、模糊的、不完整的和海量的信息。粒計算作為一個新的研究領域，它有兩項特殊的任務:一是從各個不同的領域中概括出它們的共性，不考慮它們在低層次上的差異，從而提煉出抽象的、高層次的、綜合的認識；二是將特定領域中隱含的結構明確化，以總結出獨立于具體領域的普遍原理。粒計算的獨特性體現(xiàn)在用系統(tǒng)的、結構化的理解和方法來解決復雜問題。對復雜問題的全面理解通常是多視角的，從每一個視角著眼的理解又是多層次的

2、，因此，粒計算的過程就是對復雜問題的求解過程。它的結果表現(xiàn)為一個多視角、多層次的粒結構。這個粒結構就是對復雜問題的系統(tǒng)且近似的描述和解答。 粗糙集理論作為粒計算的子集，研究不完整、不確定性的問題。分類的思想是粗糙集進行數(shù)據(jù)處理的理論基礎。抽象意義的分類是學習、決策的基礎。粗糙集的主要優(yōu)點是不需待分析數(shù)據(jù)的任何先驗及附加知識。 本文在研究粗糙集理論的基礎上，提出了基于粒計算中集合近似的屬性約簡。這種約簡算法根據(jù)近似度來判斷

3、條件屬性是否冗余，從而達到對決策表約簡的目的。文中利用粒計算中二進制粒進行模糊推理得到了較好的推理結果。因為粒計算在處理大量數(shù)據(jù)和丟失的信息上是很有優(yōu)勢的，所以本文將粒計算應用在數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)融合技術和粒計算的結合可以減少假定參數(shù)在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合中在數(shù)學模型中的影響。而文中基于粒計算的決策規(guī)則推導，使決策規(guī)則更加容易理解。 圖象增強處理主要突出圖象中感興趣的信息，而減弱或去除不需要的信息，從而使有用信息得到加強，便于區(qū)分理

4、解。圖象增強的目的在于: 其一，采用一系列技術改善圖象的視覺效果，提高圖象的清晰度。其二，將圖象轉換成一種更加適合于人或機器進行解譯和分析處理的形式。圖象增強不是以圖象保真度為原則，而是通過處理設法有選擇地突出便于人或機器分析某些感興趣的信息，抑制一些無用的信息，以提高圖象的使用價值，即圖象增強處理只是增強了某些信息的辨別能力。由于圖像信息本身的復雜性和它們之間有較強的相關性，在處理過程中的各個不同層次可能出現(xiàn)不完整性和不精確性

5、問題，將粒計算理論應用于圖像的處理和理解，在一些場合具有比硬計算方法更好的效果。本文把圖像看成是一個知識系統(tǒng)，根據(jù)粒計算理論的不可分辨關系將圖象知識系統(tǒng)的劃分為不同的子塊，分別對各個子塊進行增強處理，最后將各個子塊的處理結果進行疊加，得到基于粒計算方法的圖象增強處理結果。 本文應用Matlab軟件編程，調試圖象增強處理的程序，并將本文提出的基于粒計算方法應用于彩色圖象增強，實驗證明，有噪聲的彩色圖像經(jīng)過粒計算方法處理后可以得到較