Adaptive edge image enhancement based on maximum fuzzy entropy

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基于最大的模糊的熵原则,有低对比的边图象最佳地适应地被分类进二个类,在概率分区和模糊分区的条件下面。最佳的阀值被用作分类阀值价值,和一个本地人参量灰色级,转变被用于获得的班。借助于代表的二个参数,在边图象的区域的同质被改进。建议技术的优秀表演通过一套测试图象上的模拟结果是可实行的。提取并且提高的边怎么提供图象的有效边表示,被显示出。这被显示出建议技术 prossesses 在通过一套测试图象上的模拟的同质的优秀性能,和提取并且提高的边提供图象的有效边表示。CLC 数字 TN911。73 文件代码 A
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