本篇論文之目的為模糊化集合理論運用於影像分割及影像對比加強之研究。首先吾人
提出以風險的觀念為基礎之最小風險分割法，將影像分割所產生誤差以分類問題來解
決，實驗結果顯示，最小風險分割法可以解決現有最小誤差分割法處理單丘灰度統計
圖影像的缺失。
其次，吾人探討影像擁有物理量內涵所呈現之模糊化性質，提出修改式自然推論法則
；將各物理量模型在空間領域表示成唯一模糊化子集合的加法邏輯運算方式，如此可
轉換原灰度影像擁有之評估函數為模糊化集合理論之會員程度關係，再運用模糊化集
合理論最大及最小運算邏輯推導出模糊化影像分割法來處理影像分割之缺失，減緩非
模糊化分割法各走極端的傾向，使得處理性能趨於溫和、擇中和互補的效果。
最後，吾人研究模糊化集合理論在影像對比加強之技術，以亮度分佈作為描述影像品
質的性能指標，提出以自動評估的模糊化對應函數，取代現有之交談式以主觀判別之
影像對比加強法，達成處理過程序完全自動化、降低影像的模糊程度、影像最模糊的
區域獲得最佳對比及取出影像特徵之目標，實驗結果相當令人滿意。
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