基于模糊逻辑的彩色图像滤波方法

摘要

针对图像滤波中噪声点和好的细节点难以正确区分的问题,本文提出了一种基于模糊逻辑的彩色图像滤波方法。利用像元属性值与邻域属性值的接近程度作为其属于该邻域区域的程度,并以此来判别属于噪声点或细节点的程度。用高斯型函数作为模糊化函数,以Sugeno模糊模型进行推理,推理后获得的隶属度值进行反变换后可得滤波后的图像,实验证明这种方法不仅能有效消除脉冲噪声和高斯噪声,同时能较好地保持图像的细节信息。