该文对模糊数学的基本概念与模糊推理的基本方法,及其在图像处理中的应用进行了分析和总结,重点研究了自适应模糊选择滤波方法,提出了经过改进的基于模糊相似度的自适应滤波算法,新的算法不但能够提高对图像中高斯噪声的滤除效果,而且对于图像中的边缘/细节具有更好的保护能力.其次,利用模糊选择滤波的思想该文还提出了基于局部统计信息的自适应模糊滤波算法,通过对图像中局部统计信息的模糊推理来自适应的选择合适的滤波算子,试验表明,该算法能够有效滤除图像中不同类型的噪声并且具有令人满意的细节保护性能.该文对模糊加权滤波算法也进行了研究,所提出的算法通过对图像局部特性的模糊推理,可以根据图像中各个区域不同的特点来动态调整加权均值滤波器的权值,从而能够自适应的完成对图像的滤波,获得较好的主观评价效果.该文还将模糊聚类的思想应用于图像滤波,提出了基于模糊聚类和权值裁剪的图像滤波算法,试验结果表明,该算法对图像中不同类型的噪声具有较好的鲁棒性.最后,该文还讨论了模糊规则滤波器,深入探讨了这种通过有针对性的制定模糊规则来实现图像去噪和增强的滤波方法,并给出其试验结果分析.