近年來，模糊數學理論在機械、化工、生物、醫學以及計算機領域得到了快速的發展，以下是小編蒐集整理的一篇探究模糊數學理論應用的論文範文，歡迎閱讀參考。
摘要：模糊數學理論誕生於1965年，近年來有關該理論的研究數量和研究質量一再提高，模糊數學在實際應用領域獲得了較快的發展。模糊數學的研究包括了統計數學和經典數學的關係、模糊語言和模糊控制的研究以及模糊數學在社會學科和自然學科中的廣泛應用。本文對模糊數學理論進行了簡單的瞭解，並對模糊數學在圖像處理中的應用進行分析。
關鍵詞：模糊數學理論;圖像處理;計算機;應用
模糊數學理論於1965年提出，它是對模糊性現象進行研究和處理的方法和理論，模糊數學理論的基本概念是模糊集合。近年來，關於模糊數學理論的研究進一步加深，模糊技術在衆多領域得到了應用。計算機圖像處理技術是借用計算機的識別和運算功能來進行圖像的處理，在圖像處理的過程中也會用到模糊數學理論，簡化圖像處理和調整的方法，提高圖像處理的準確度和精確度。
1模糊數學理論概述
在日常生活中，我們經常會用到高個、胖子、年輕、漂亮熱、善、好等形容詞，這些詞語只是對事物的大致描述，邊界比較模糊，在範圍上不能進行明確的界定，這就和模糊數學理論相關。模糊數學理論就是對模糊性現象進行分析和研究的方法和理論，該理論要重點把握模糊數學和隨機數學以及精確數學之間的關係，對模糊性現象進行界定。因此，不僅生活中的模糊性現象比較多，工作中還會有許多模糊的問題，比如在確定水是否燒開的時候要對水的狀態和溫度進行確定，但是由於模糊性，水的溫度和狀態都不能進行明確的界定，需要運用模糊數學理論來分析和解決問題。近年來，模糊數學理論在模糊識別與控制、模糊評判、系統理論、醫學、信息檢索以及生物學方面都得到了廣泛的應用，而計算機領域是模糊數學的重點研究領域。模糊數學理論可以解決計算機過於精確化的問題，幫助計算機對模糊信息進行敏捷和靈活的處理。
2模糊數學理論在圖像處理中的應用分析
圖像處理是利用計算機來進行圖像的編碼、圖像數字化、圖像分割、圖像增強、圖像分析和圖像復原，雖然圖像處理可以通過模擬技術和光學方法實現，但是圖像數字處理技術具有方便性和靈活性，數字圖像處理技術得到了重要的應用。在用計算機進行圖像處理的過程中，要對圖像的清晰度、對比度和圖像顏色進行處理，對圖像的藍、黃、紅三大基色進行模糊的調動和處理，提高圖像處理的質量。
模糊數學理論對圖像融合的作用。圖像融合是提取有利信息來進行高質量圖像的綜合，提高原始圖像的光譜分辨率和空間分辨率，提高計算機對原始圖像信息的利用。傳統的計算機圖像融合方法是對兩張圖像的簡單重疊，圖像融合的準確性較低，模糊數學理論在圖像處理中的應用就可以避免圖像融合準確性較低的問題，圖像經過處理之後的偏差率比較小。在圖像融合的過程中，圖像像素值會有一定程度的灰度值，圖像的變化主要是由這些灰度值來決定的，如果灰度值達到了一定的程度，圖像的性質就會發生變化。通過對灰度值和圖像的關係分析可以發現，灰度值的變化影響着圖像的變化以及圖像效果的變化。因此，在利用計算機對圖像融合處理的過程中，可以利用模糊理論，對灰度值與圖像變化之間的關係進行進行快速的推斷。計算機的運算能力和圖像處理能力是非常強大的，通過對模糊數學理論的應用可以較快速的得到圖像變化的範圍和結果，實現圖像融合的最佳效果。
模糊數學理論對圖像調整的作用。圖像調整一般都是對圖像顏色的調整，通過不同的顏色來實現不同的視覺效果和應用效果，圖像顏色調整可以通過對比度的調整來實現。圖像效果有現代、古典、哥倫風、經典影樓以及其他效果，在利用計算機進行圖像調整的過程中需要對圖像顏色值進行調整，實現圖像調整的最佳效果。但是在圖像處理的過程中會有一些較爲特殊的圖像處理，在灰度值較大的圖像調整和處理中，要首先對圖像的灰度邊緣進行調整，增加圖像的灰度值，通過對比來進行圖像效果的分析。如果圖像的.灰度值確定，可以通過灰度值的計算來掌握最大灰度值的計算，實現圖像的對比調整。模糊數學在圖像調整的過程中就是對對象對比度和圖像顏色值的調整，由於圖像處理效果沒有明確的界定，處理人員可以通過模糊的調整來實現不同的圖像處理效果。
模糊數學理論在其他圖像處理中的應用。除了圖像融合和圖像調整，圖像融合還包括了圖像數字化、圖像編碼、圖像分割和圖像增強等，模糊數學理論在這些圖像處理中的效果也是非常明顯的。圖像增強是指使圖像變得更爲清晰，使圖像滿足人們使用和計算機的要求。圖像增強包括了邊緣銳化、僞彩色處理和干擾抑制等，圖像增強不需要保持原圖像的色彩和強度，因此圖像處理人員可以採用模糊數學理論來進行圖像的增強。而圖像分析是指對圖像的數據信息以及度量進行抽取，得到圖像的數值結果，對圖像內容進行相關的描述，實現對圖像信息的深度把握，圖像分析只是對圖像數值的簡單抽取，處理人員可以利用模糊數學理論來解決圖像分析和圖像分割過程中的各種模糊問題，實現較好的圖像處理效果，實現圖像的增強和複合，解決圖像處理中各種模糊問題。
3結論
模糊數學理論於上世紀的60年代提出，近年來在機械、化工、生物、醫學以及計算機領域得到了快速的發展，解決了各種模糊性的難題。圖像處理包括了圖像數字化、圖像分割、圖像融合、圖像增強以及圖像分析，模糊數學理論可以對圖像灰度值的變化範圍進行分析和把握，解決灰度值變化和圖像色彩變化之間的關係問題，通過採取合適的灰度值來實現較好的圖像處理效果。因此，模糊數學理論可以有效的解決生活和工作中的各種模糊難題，實現問題的最佳解決。
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