Bu çalışmada bulanık mantık ile morfolojik görüntü işleme teknikleri incelenmiştir. Matematiksel morfoloji işlemleri incelenmiş buna uygun olarak da bulanık mantık ve bulanık kümeler teoremi kullanılarak deneysel bulanık morfoloji işlemleri tanımlanmıştır. Matematiksel morfoloji işlemleri genel olarak kümeler ve küme işlemlerine benzer şekilde tanımlandığından bulanık kümeler teorisini matematiksel morfolojiye uygulamak o derece kolaylaşmıştır. Bulanık küme teorisine uygun olarak tanımlanan bulanık morfoloji işlemleri iki aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşama bulantklaştırma üyelik fonksiyonun tanımlanması ikinci aşama ise alpha kesmeleri ile birinci aşamada tanımlanan bulanıklaştırma fonksiyonu üzerinden işlemlerin gerçekleştirilmesidir. Bu kuramla görüntü işleme tekniklerine yeni boyutlar katılmıştır. Özellikle siyah-beyaz görüntülerdeki yapılar ayrık bir yapı olduğundan yani 1 ve 0 lordan oluşan birer küme olduklarından bulanıklaştırma işlemleri için güzel bir uygulamadır. Bu çalışmada siyah-beyaz bir görüntü kullanılarak SAKAWA ve YUMINE'nin bulanık üyelik fonksiyonları ile bulanıklaştırılma işlemleri gerçekleştirilmiş ve en temel matematiksel morfoloji işlemleri olan "EROSION" ve " DILATION" alpha kesimleri üzerinden deneysel olarak irdelenmiştir.

In this paper, fuzzy morphological image processing is explained and reviewed. Based on the mathematical morphology rules, fuzzy sets and fuzzy logic theorem fuzzy morphology operations are defined. In general mathematical morphology operation definitions are similar structures set theory and set operations definitions. For this reason fuzzy set theory is easly applied to the mathematical morphology. Fuzzy morphology operations are defined and implemented in two steps. Initial step is the fuzzification process which are constructed over the fuzzy membership functions. Second step is the realization process of the fuzzification process via the alpha cuts of the fuzzy membership functions. With the help of this theorem image processing techniques gain many opportunities for different operations. Since the gray scale images are discrete structures which have i and 0 sets, fuzzification process is a good application for transforming the discrete set to the fuzzy set. In this study a gray scale image is fuzzified according to the SAKA WA 's and YUMINE 's fuzzy membership functions. Basic mathematical morphology operations which are "EROSION" and "DILATION" implemented and inspected via the fuzzy membership functions alpha cuts.