基于群體智能優(yōu)化算法的圖像增強(qiáng)研究.pdf

1、群體智能算法在圖像處理、圖像分析和圖像理解等許多地方有廣泛的應(yīng)用，圖像增強(qiáng)足一種非常重要的圖像處理技術(shù)，能夠使圖像的質(zhì)量得到改善或者突出有用的圖像特征，該文研究了GA、PSO、QPSO等智能優(yōu)化算法在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用。 首先，在研究主要的圖像增強(qiáng)算法和智能優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，查閱相關(guān)資料，分析圖像增強(qiáng)已經(jīng)使用的各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，將圖像增強(qiáng)問(wèn)題作為最優(yōu)化問(wèn)題來(lái)明確地表示，首次將QPSO算法成功地用于解決圖像增強(qiáng)問(wèn)題，仿真結(jié)果表明了Q

2、PSO算法優(yōu)于PSO、GA算法，QPSO算法不僅參數(shù)個(gè)數(shù)少，隨機(jī)性強(qiáng)，并且能覆蓋所有解空間，保證算法的全局收斂。 其次，在研究灰度圖像增強(qiáng)技術(shù)中，使用一種新的目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)算法的性能，將新的適應(yīng)度函數(shù)結(jié)合智能優(yōu)化算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。使用此方法可以自動(dòng)地找出降質(zhì)圖像歸一化的非完全β函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)值，對(duì)原始圖像降質(zhì)類(lèi)型進(jìn)行正確的推理，仿真結(jié)果證明降質(zhì)圖像在增強(qiáng)后視覺(jué)效果有較大提高。并首次將QPSO算法成功地用于狄度圖像增強(qiáng)問(wèn)題上，仿真結(jié)

3、果證明所提出的方法在自動(dòng)擬合灰度的廣義變換上有很好的性能，圖像增強(qiáng)效果顯著。 在研究彩色圖像增強(qiáng)技術(shù)中，將在RGB空間表示的降質(zhì)圖像轉(zhuǎn)換到與人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)特性相適應(yīng)的HIS顏色空間進(jìn)行增強(qiáng)，提出了應(yīng)用于亮度1分量的新的目標(biāo)函數(shù)，采用均勻化的S，色調(diào)成分H在HIS顏色空間中保持不變，仿真結(jié)果顯示增強(qiáng)所得的圖像具有很好的視覺(jué)效果。 最后，在QPSO算法中收縮-擴(kuò)張系數(shù)對(duì)于OPSO中的單個(gè)粒子的收斂來(lái)說(shuō)是一個(gè)至關(guān)重要的參數(shù)。使用