[模糊逻辑控制报告.ppt

报告人：学号： 文献阅读报告 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 基于模糊理论的静脉图像增强算法研究 东北大学 陈国坤 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 研究背景 随着社会的发展和科技的进步,生物识别技术用于特征识别己经成为了研究的热点。其中,静脉识别以其不易伪造且非接触式采集等独特优势倍受人们关注。但是,由于在静脉采集过程中受到仪器设备、光照等因素的影响,采集的静脉图像对比度往往较低、噪声较多,给最终的识别带来很大的不便,所以在识别之前对静脉图像作包括增强在内的预处理是很有必要的。本文针对静脉图像的预处理问题,分别从去噪和对比度增强两方面做了研究。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 研究内容 去噪方面：本文针对静脉图像中脉冲噪声及高斯噪声的混合噪声,首先利用模板操作对图像进行噪声检测,分离出脉冲噪声并以中值滤波进行滤除,并对邻域像素集合予以相应像素的裁减。然后,针对高斯噪声灰度值的不确定性,应用了改进的模糊加权均值去噪算法。最后,根据实验验证了基于模糊推理的静脉图像去噪算法的有效性。 增强方面：本文分析了常见的模糊增强算法,并结合近红外静脉图像特点,提出采用基于模糊对比度的图像增强算法。首先,把图像从空间域映射到模糊域。然后,在模糊域内定义一个图像模糊对比度,利用改进的模糊对比度增强算子实现对比度非线性变换。最后,将图像逆映射回空间域,从而完成了静脉图像对比度增强的整个过程。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 模糊理论基础 模糊集合:对传统集合理论一种推广，将离散的两点0和1扩充为连续状态的区间[0 1],这样,普通集合的特征函数就扩展为模糊集的隶属函数。即：论域U中的一个模糊集合A是指对论域中的任意元素u，定义了[0 1]闭区间中的一个数，使 与之对应，即u对A的隶属度。 隶属函数：三角形隶属函数 梯形隶属函数 高斯隶属函数 推理：从事实和一组模糊规则中得出结论的过程 模糊推理：即处理模糊信息的方法 模糊推理的过程：激励 蕴涵 聚合 解模糊 两种模型：Mamdani模糊模型 T-S模糊模型 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 静脉图像去噪算法总体设