Luận án Nghiên cứu nâng cao độ tương phản ảnh theo tiếp cận đại số gia tử

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN QUYỀN NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ TƢƠNG PHẢN ẢNH THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội – 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA VÀ CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN QUYỀN NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ TƢƠNG PHẢN ẢNH THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ Chuyên ngành: Cơ sở Toán học cho Tin học Mã số : 9 46 01 10 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS. TRẦN THÁI SƠN 2. PGS.TS. NGUYỄN TÂN ÂN Hà Nội – 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dƣới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã đƣợc thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Tác giả luận án Nguyễn Văn Quyền ii LỜI CẢM ƠN Luận án đƣợc hoàn thành dƣới sự hƣớng dẫn tận tình của TS. Trần Thái Sơn và PGS.TS. Nguyễn Tân Ân. Lời đầu tiên, xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới hai Thầy. Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TSKH. Nguyễn Cát Hồ, TS. Ngô Hoàng Huy đã đóng góp những ý kiến quý báu cả về học thuật và kinh nghiệm nghiên cứu giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Học viện Khoa học và Công nghệ, Bộ phận quản lý nghiên cứu sinh - Học viện Khoa học và Công nghệ đã tạo mọi điều kiện thuận lợi trong quá trình hoàn thành và bảo vệ luận án. Xin cảm ơn các đồng nghiệp tại Phòng Nhận dạng và Công nghệ tri thức, Viện Công nghệ Thông tin đã đóng góp những ý kiến thiết thực để tôi hiệu chỉnh lại các tiếp cận nghiên cứu của mình. Xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trƣờng Đại học Hải Phòng, các đồng nghiệp tại Phòng Quản lý sau đại học – Trƣờng Đại học Hải Phòng đã luôn động viên giúp đỡ tôi trong công tác để tôi có thời gian tập trung nghiên cứu và thực hiện luận án. Đặc biệt tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Cha, Mẹ, Vợ và các anh, chị em trong gia đình, những ngƣời luôn dành cho những tình cảm nồng ấm và sẻ chia những lúc khó khăn trong cuộc sống, luôn động viên giúp đỡ tôi trong quá trình nghiên cứu. Luận án cũng là món quà tinh thần mà tôi trân trọng gửi tặng đến các thành viên trong Gia đình. Tôi xin trân trọng cảm ơn! iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. I LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... II MỤC LỤC ....................................................................................................... III DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU ........................................ VI DANH MỤC CÁC BẢNG.............................................................................. IX DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................... X MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1 1. Tính cấp thiết của đề tài ................................................................................ 1 2. Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu của luận án ................................................. 10 3. Phƣơng pháp và nội dung nghiên cứu ......................................................... 10 4. Cấu trúc luận án .......................................................................................... 11 5. Kết quả đạt đƣợc của luận án ...................................................................... 12 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO ĐỘ TƢƠNG PHẢN ẢNH VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ GIẢI HỆ LUẬT MỜ ....................................... 13 1.1. Đại số gia tử: một số vấn đề cơ bản ......................................................... 13 1.1.1. Các khái niệm cơ bản về đại số gia tử .................................................. 13 1.1.2. Vấn đề định lƣợng ngữ nghĩa trong đại số gia tử ................................. 15 1.1.3. Phƣơng pháp lập luận xấp xỉ dựa trên ĐSGT ....................................... 23 1.2. Khả năng xấp xỉ hàm của phƣơng pháp HA-IRMd và ứng dụng ............ 24 1.2.1. Khả năng xấp xỉ hàm............................................................................. 24 1.2.2. Ứng dụng việc xấp xỉ hàm trong xây dựng luật .................................... 26 1.2.3. Phƣơng pháp lập luận tối ƣu dựa trên ĐSGT ....................................... 27 1.2.4. Hệ tham số của phƣơng pháp nội suy gia tử ......................................... 28 1.3. Tổng quan về nâng cao độ tƣơng phản ảnh ............................................. 30 1.3.1. Tăng cƣờng độ tƣơng phản ảnh dựa trên logic mờ ............................... 30 1.3.2. Một số thuật toán tăng cƣờng theo tiếp cận mờ .................................... 30 iv 1.4. Một số thuật toán nâng độ sáng tối của điểm ảnh .................................... 35 1.4.1. Toán tử tăng cƣờng ............................................................................... 35 1.4.2. Tăng cƣờng với toán tử Hyperbol ......................................................... 36 1.4.3. Tăng cƣờng dựa trên suy diễn hệ luật mờ (Fuzzy rule) ........................ 37 1.4.4. Một số độ đo chất lƣợng tăng cƣờng ảnh .............................................. 38 1.5. Thuật toán nâng cao độ tƣơng phản ảnh của Cheng ................................ 38 1.6. Các chỉ số đánh giá .................................................................................. 41 1.7. Tập dữ liệu thực nghiệm .......................................................................... 43 CHƢƠNG 2. BIẾN ĐỔI ẢNH ĐA KÊNH VÀ XÂY DỰNG HÀM BIẾN ĐỔI CHỮ S THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO ĐỘ TƢƠNG PHẢN ẢNH ĐA KÊNH .................................................. 44 2.1. Biến đổi ảnh đa kênh ................................................................................ 45 2.1.1. Ƣớc lƣợng nhiều dải động mức xám dựa vào phân cụm mờ FCM ...... 45 2.1.2. Lƣợc đồ xám mờ với phân cụm FCM ................................................... 46 2.1.3. Ƣớc lƣợng nhiều dải động mức xám dựa vào lƣợc đồ xám mờ ........... 48 2.1.4. Biến đổi kênh ảnh .................................................................................. 50 2.1.5. Nâng cao độ tƣơng phản ảnh kết hợp với biến đổi ảnh ........................ 51 2.1.6. Thử nghiệm phép biến đổi mờ hóa ảnh sử dụng thuật toán 2.2. ........... 53 2.2. Thiết kế hàm biến đổi độ xám dạng chữ S với tiếp cận mờ .................... 57 2.2.1. Đánh giá việc xây dựng hàm biến đổi mức xám dạng chữ S ............... 58 2.2.2. Xây dựng toán tử tăng cƣờng dựa trên đại số gia tử ............................. 61 2.2.3. Thực nghiệm ......................................................................................... 67 2.2.4. So sánh với kết quả của các phƣơng pháp gián tiếp ............................. 70 2.3. Kết quả khác ............................................................................................. 75 CHƢƠNG 3. XÂY DỰNG ĐỘ ĐO THUẦN NHẤT MỚI THEO TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO ĐỘ TƢƠNG PHẢN ẢNH ĐA KÊNH ....................................................................................................... 78 3.1. Xây dựng độ đo thuần nhất ...................................................................... 78 v 3.1.1. Độ thuần nhất của Cheng ...................................................................... 78 3.1.2. Độ đo thuần nhất với toán tử t-norm ..................................................... 80 3.1.3. Xây dựng độ đo thuần nhất với tiếp cận ĐSGT .................................... 82 3.2. Nâng cao độ tƣơng phản ảnh mầu với độ đo thuần nhất đề xuất ............. 89 3.3. Thực nghiệm ............................................................................................ 93 3.3.1. Tính độ thuần nhất kênh ảnh ................................................................. 93 3.3.2. Đánh giá độ đo HA-HRM ..................................................................... 94 3.4. Các kết quả và luận giải ........................................................................... 94 KẾT LUẬN ................................................................................................... 101 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .............................................. 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 103 PHỤ LỤC ...................................................................................................... 112 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Từ viết tắt Tên đầy đủ (và tạm dịch) ĐLNN Định lƣợng ngữ nghĩa ĐSGT ĐSGT ĐTP Độ tƣơng phản NCĐTP Nâng cao độ tƣơng phản LLXX Lập luận xấp xỉ ACO Ant Colony Optimization Tối ƣu đàn kiến AS hoặc ACS Ant Colony System (Hệ kiến) AIVHE Adaptively Increasing the Value of lƣợc đồ xám (Tăng giá trị lƣợc đồ xám thích ứng) FAM Fuzzy Associative Memory (Bộ nhớ kết hợp mờ) FCM Fuzzy C-mean (Thuật toán phân cụm mờ C-mean) FMCR Fuzzy multiple conditional reasoning (Hệ mờ đa điều kiện) HA Hedge algebra (Đại số gia tử) HA-IRMd Hedge Algebras-based Interpolative Reasoning Method (Phƣơng pháp lập luận nội suy dựa trên đại số gia tử) HA-HRM Hedge Algebras – Homogeneity Measure HE Histogram equalization (Cân bằng lƣợc đồ xám) HIS Hệ biểu diễn mầu HIS HSV Hệ biểu diễn mầu HSV (Hue, Saturation, Value) NINT New Intensifycation RGB Hệ biểu diễn mầu RGB (Red, Green, Blue) SAM Semantic Associative Memory (Bộ nhớ kết hợp ngữ nghĩa) SQMs Ánh xạ định lƣợng ngữ nghĩa YIQ Hệ biểu diễn mầu YIQ vii Ký hiệu Ký hiệu Tên đầy đủ I Ảnh đa kênh nói chung M, N MxN là kích thƣớc theo pixel của ảnh đầu vào. 1,K I K kênh ảnh {I1,I2,,IK} của ảnh I IR,IG,IB Kênh ảnh R, G và B của ảnh mầu trong biểu diễn mầu RGB IS,IH,IV Kênh ảnh H, S và V của ảnh mầu trong biểu diễn mầu HSV Lk,min, Lk,max Miền giá trị mức xám của kênh ảnh thứ k của ảnh đầu vào Lk,min Giá trị mức xám nhỏ nhất theo kênh Ik của ảnh I, thông thƣờng Lk,min = 0 Lk,max Giá trị mức xám lớn nhất theo kênh Ik của ảnh I, thông thƣờng Lk,max = 255 H is k I Lƣợc đồ xám của một kênh ảnh Ik H is (g )= # { ( i ,j ) :I ( i ,j )= g } k I k D dxd là kích thƣớc cửa sổ lân cận có tâm là điểm ảnh (i, j). f1,f2 f1, f2  (0, 1): Tham số xác định dải động mức xám K Số kênh ảnh cần xử lý của ảnh đầu vào fcut fcut  (0, 1): Tham số xác định C dải động mức xám của một kênh ảnh ij Giá trị trung bình mức xám tại điểm ảnh (i, j) Giá trị mức xám không thuần nhất tại điểm ảnh (i, j) Độ xám tại điểm ảnh (i, j) Độ tƣơng phản tại điểm ảnh (i, j) eij Giá trị cƣờng độ biên tại điểm ảnh (i, j) vij Độ lệch chuẩn mức xám lấy tại lân cận điểm ảnh gij R4,ij Moment bậc 4 tại điểm ảnh (i, j) Hij Giá trị entropy đại điểm ảnh (i, j) viii i j  Đo độ thuần nhất tại điểm ảnh (i, j) i j H O Giá trị kết nhập dạng f(Eij, Hij, Vij, R4,ij) tại điểm ảnh (i, j) i j  Số mũ khuếch đại tại điểm ảnh (i, j) CM Chỉ số độ tƣơng phản ảnh trực tiếp AX ĐSGT tuyến tính AX ĐSGT tuyến tính đầy đủ (h), fm(x) Độ đo tính mờ gia tử h và của hạng từ x  Giá trị định lƣợng theo điểm của giá trị ngôn ngữ  Khoảng tính mờ của giá trị ngôn ngữ T t(0, 1): Tham số của phép nâng độ khuếch đại K Số kênh ảnh cần xử lý của ảnh đầu vào C Số cụm cần phân cụm của tổ hợp kênh ảnh đầu vào. i,j,c Giá trị độ thuộc cụm thứ c của điểm ảnh (i, j), đầu ra của thủ tục phân cụm FCM fcut fcut (0, 1): Tham số xác định C dải động mức xám của một kênh ảnh ix DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang 2.1 So sánh giá trị Havg trên kênh R, G và B của các ảnh là kết quả của phép mờ hóa – biến đổi ảnh 54 2.2 Bảng kết quả so sánh các chỉ số khách quan giữa thuật toán trong [17] và thuật toán đề xuất 67 2.3 So sánh kết quả phép nâng cao ĐTP ảnh mở rộng của Hint (%) và của Cheng áp dụng cho ảnh mầu RGB và HSV 69 2.4 Giá trị chỉ số Eavg và Havg của ảnh đầu ra khi áp dụng Hint và bốn phƣơng pháp gián tiếp của 27 ảnh trong biểu diễn mầu HSV, trong đó các giá trị tốt nhất đƣợc in đậm 70 3.1. Các phép kết nhập giá trị địa phƣơng khác nhau 82 3.2 Mối quan hệ dấu của các gia tử 84 3.3 Bảng giá trị độ đo tính mờ và SQM tƣơng ứng với AG, AE, AT 84 3.4 Bảng giá trị tính toán minh họa độ đo tính mờ và SQM tƣơng ứng với AG, AE, AT 86 3.5 Bảng giá trị các mốc nội suy dựa trên toán tử AND của hệ luật (3.5) 87 3.6 Các tham số cơ sở của ĐSGT Agr, Aep và Aho 93 3.7 Giá trị chỉ số CMR cho từng ảnh và các phƣơng pháp kết nhập để tạo giá trị thuần nhất 95 3.8 Giá trị chỉ số CMG cho từng ảnh và các phƣơng pháp kết nhập để tạo giá trị thuần nhất 95 3.9 Giá trị chỉ số CMB cho từng ảnh và các phƣơng pháp kết nhập để tạo giá trị thuần nhất 96 3.10 Giá trị chỉ số Eavg cho từng ảnh và các phƣơng pháp kết nhập để tạo giá trị thuần nhất 96 3.11 Giá trị chỉ số Havg cho từng ảnh và các phƣơng pháp kết nhập để tạo giá trị thuần nhất 97 x DANH MỤC HÌNH VẼ Số hiệu hình vẽ Tên hình vẽ Trang 1 Dạng hàm biến mức xám chữ S trong các phép nâng cao ĐTP 4 2 Một số thử nghiệm nâng cao ĐTP cho ảnh mầu tiếp cận sử dụng toán tử tăng cƣờng mờ [72] 5 1.1 Độ đo tính mờ của biến TRUTH 17 1.2 Khoảng tính mờ của các hạng từ của biến TRUTH 20 1.3 Đồ thị toán tử INT 32 1.4 (a) Ảnh gốc, (b), (d) biểu diễn mờ với toán tử INT của kênh R,G và B tƣơng ứng 32 1.5 Phân cụm FCM với C = 5 cụm, (a) ảnh gốc, (b)-(g) ảnh ma trận độ thuộc cụm số 1 {µi,j,1} -5 {µi,j,5} 35 1.6 Nguyên tắc chính của tăng cƣờng ảnh mờ [29]. 35 1.7 Một số thử nghiệm nâng cao ĐTP sử dụng toán tử tăng cƣờng 36 1.8 Ảnh kết quả sử dụng suy diễn luật if-then [31] cho ảnh ở hình 1.4.a 37 2.1 Ảnh gốc #3(a) lƣợc đồ xám kênh R (b), giá trị độ thuộc {i,j,4}-cụm số 4/5 (c). Lƣợc đồ xám mờ kênh R, cụm số 4/5 (d) 48 2.2 Lƣợc đồ xám của kênh V, cụm số 1 ảnh #4 (C = 5), trục hoành biểu diễn giá trị xám, trục tung biểu thị tần suất 49 2.3 Lƣu đồ xử lý của thuật toán đề xuất 53 2.4 Ảnh mờ hóa của #1 sử dụng [16] (a), sử dụng thuật toán 2.2 (b) 54 xi 2.5 Kênh B của ảnh biến đổi sử dụng [16] (a), sử dụng thuật toán (b). 55 2.6 Sử dụng biến đổi ảnh [16] cho ảnh #3(a), #5 (b 55 2.7 Phép mờ hóa, cột bên trái [16], cột bên phải sử dụng thuật toán 2.2 56 2.8 Dạng hàm biến mức xám chữ S trong các phép NCĐTP 57 2.9 Một số thử nghiệm nâng cao ĐTP cho ảnh mầu tiếp cận sử dụng toán tử tăng cƣờng mờ [68] 58 2.10 Hàm thuộc của 3 tập mờ dark, bright, gray (a) và của tập mờ darker, brighter (b). 59 2.11 Nâng cao ĐTP với suy diễn luật mờ if-then (a), luật mờ nâng cao ĐTP (b) 59 2.12 (a) Hàm thuộc của tập mờ dark, bright, gray và (b) hàm thuộc của tập mờ darker, brighter. 60 2.13 Các hàm thuộc đƣợc thiết kế đã tạo ra hàm biến đổi hình chữ S. 60 2.14 Phép NCĐTP sử dụng HA-IRMd cho hệ luật {R1 -R5} 64 2.15 Trƣờng hợp  = 0.6; x = 0.6 > m = 0.4. 65 2.16 Trƣờng hợp  = 0.6; x = 0.5 < m = 0.8. 65 2.17 So sánh đồ thị của hàm biến đổi Cheng và Hint giữa mức xám đầu vào-đầu ra đã chuẩn hóa về đoạn [0, 1], độ sáng xung quanh  = 0.6, βX = 0.6,  = 0.5, t = 0.5 65 2.18 Kết quả của [17] cho ảnh #2 68 2.19 Kết quả của Hint sử dụng FCM 5 cụm 68 2.20 Kết quả sử dụng Curvelet [66] 68 2.21 Kết quả sử dụng Hint với FCM 5 cụm 68 2.22 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I02 trong tập dữ liệu ảnh TID2013 là kết quả của các toán tử đƣợc quan sát bằng mắt ngƣời 72 xii 2.23 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I10 trong tập dữ liệu ảnh TID2013 là kết quả của các toán tử đƣợc quan sát bằng mắt ngƣời 73 2.24 Ảnh đầu ra của ảnh gốc I24 trong tập dữ liệu ảnh TID2013 là kết quả của các toán tử đƣợc quan sát bằng mắt ngƣời 73 2.25 Kết quả nâng cao ảnh nghệ thuật của Họa sỹ Dƣơng Quốc Định sử dụng các thuật toán gián tiếp và Hint 74 2.26 Kết quả nâng cao ảnh nghệ thuật của Họa sỹ Dƣơng Quốc Định sử dụng các thuật toán gián tiếp và Hint 75 2.27 Kết quả nâng cao ảnh nghệ thuật của Họa sỹ Dƣơng Quốc Định sử dụng các thuật toán gián tiếp và Hint 75 3.1 Độ thuần nhất tính theo công thức gốc (3.1) (a) [9] Ảnh nâng cao độ tƣơng phản kênh R,G và B sử dụng công thức (3.1) (b) 79 3.2 {Hij}(a) {Vij} (b) 3 kênh R, G và B với ảnh #5 79 3.3 Độ thuần nhất tính theo công thức (3.2) (a) Ảnh nâng cao sử dụng công thức (3.2)(b) 80 3.4 Các giá trị nhất của kênh V của ảnh #5 sử dụng [10] (a), giá trị thuần nhất sử dụng ĐSGT (b) 89 3.5 Lƣu đồ xử lý của thuật toán đề xuất 93 3.6 Thử nghiệm cho ảnh #1 - #6. Ảnh kết quả (cột bên trái ) khi sử dụng [17], (cột bên phải) sử dụng thuật toán 3.2 với HO7 đề xuất 99 3.7 Ảnh kết quả sử dụng thuật toán 2 với phép kết nhập gốc [17] ij 4 , * * * ij ij ij ij HO E V H R cho ảnh #1 và ảnh kết quả không trơn 99 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Nâng cao độ tƣơng phản (ĐTP) ảnh là một vấn đề quan trọng trong xử lý và phân tích hình ảnh, là một bƣớc cơ bản trong phân tích, phân đoạn ảnh. Mục đích của việc nâng cao ĐTP ảnh là làm nổi rõ chi tiết của ảnh và tăng độ sáng của ảnh. Các kỹ thuật thông dụng để nâng cao ĐTP ảnh đƣợc phân thành hai tiếp cận chính: (1) Các phƣơng pháp gián tiếp và (2) các phƣơng pháp trực tiếp [12, 19, 20]. a) Đối với các phƣơng pháp gián tiếp Phƣơng pháp tăng cƣờng ĐTP gián tiếp chỉ biến đổi lƣợc đồ xám mà không sử dụng bất kỳ một độ đo tƣơng phản nào. Biến đổi lƣợc đồ xám của ảnh là phƣơng pháp làm cho lƣợc đồ xám của ảnh kết quả đều hơn, khi đó ĐTP của ảnh đầu ra đƣợc nâng cao, độ sáng của ảnh đƣợc nâng nên. Trong phƣơng pháp này những điểm ảnh đầu vào có cùng giá trị mức xám thì ở ảnh kết quả, giá trị mức xám của những điểm ảnh này cũng bằng nhau, vì thế có thể làm mất chi tiết ảnh so với ảnh đầu vào. Có nhiều kỹ thuật đã đề xuất đƣợc tìm thấy trong tài liệu tham khảo [9, 10, 12, 15, 23, 26, 39, 51, 57, 61, 63, 68, 72]. Trong vài năm gần đây, nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng lý thuyết tập mờ để phát triển các kĩ thuật mới nhằm nâng cao ĐTP của ảnh: Tăng cƣờng ảnh mờ dựa trên việc ánh xạ mức xám vào miền mờ, sử dụng hàm biến đổi thành viên [26]. Mục tiêu là sinh một ảnh có ĐTP cao hơn ảnh gốc bằng việc gán các giá trị mức xám bằng một giá trị mới lớn hơn, gần hơn với mức xám trung bình của ảnh [26]. 2 Manglesh đã đề xuất thuật toán mới sử dụng logic mờ để tăng cƣờng ảnh màu với chất lƣợng bị suy giảm bởi nhiễu Gaussian. Đầu tiên luật logic mờ đƣợc sinh, sau đó giá trị RGB của ảnh đƣợc đƣa vào tiếp cận logic mờ. Ảnh mờ đầu ra sẽ phân biệt giữa các màu mơ hồ [51] Sarode đã giới thiệu thuật toán NCĐTP ở đó kênh sắc độ mầu đƣợc bảo tồn, chỉ thay đổi các kênh cƣờng độ mầu sắc và kênh độ bão hoà, sau đó luật logic mờ đƣợc áp dụng. Dựa trên điều này những quyết định liên quan đến việc phân lớp màu sẽ đƣợc thực hiện. Ảnh đầu ra sẽ chỉ bao gồm những vùng ảnh rõ, những điểm ảnh nhiễu bị loại bỏ [63]. Các nghiên cứu này đã đề xuất một phƣơng pháp tăng cƣờng ĐTP mờ trực tiếp thích ứng mới dựa trên hàm thành viên Sigma để ánh xạ ảnh từ miền không gian vào miền mờ. Khi chuyển ảnh từ một không gian màu (RGB) vào không gian màu khác (HSV, HIS, YIQ) sắc độ không bị thay đổi, chỉ những thành phần cƣờng độ màu và độ bão hoà bị thay đổi. Tuy nhiên, ảnh sau tăng cƣờng có thể không còn giữ đƣợc chi tiết ảnh. Để khắc phục vấn đề này, trong [63], Naik đã đƣa ra phƣơng pháp giữ các giá trị mức xám đƣợc biến đổi trong phạm vi của miền mức xám. Trong [72], hai kĩ thuật tăng cƣờng ĐTP là tăng cƣờng dựa trên luật mờ và tăng cƣờng sử dụng toán tử tă