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一种采用改进细菌觅食优化算法的图像增强方法

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控制与决策 2015年第3期30卷 461-466页

作者：姜建国周佳薇周润生王娟西安电子科技大学计算机学院西安710071 渭南职业技术学院陕西渭南714000

为了解决现有图像增强技术在细节处理方面的不足以及变换后图像直方图分布偏移的情况,提出一种采用改进细菌觅食优化算法的灰度图像增强方法.针对细菌觅食算法在优化高维函数时性能不佳、易陷入早熟收敛的缺陷,将变高维的灰度图像增强... 详细信息

为了解决现有图像增强技术在细节处理方面的不足以及变换后图像直方图分布偏移的情况,提出一种采用改进细菌觅食优化算法的灰度图像增强方法.针对细菌觅食算法在优化高维函数时性能不佳、易陷入早熟收敛的缺陷,将变高维的灰度图像增强问题转化为固定2维的非完全beta函数的参数最优化问题.仿真实验结果表明了所提出方法的有效性,与其他方法相比,增强后的图像细节表现更自然,直方图分布更均匀,明暗区域分配更合理.

关键词：图像处理灰度图增强细菌觅食优化算法非完全beta函数局部搜索位置扰动

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基于遗传算法的辐射图像对比度增强

核电子学与探测技术 2007年第1期27卷 104-107页

作者：郭肖静吴志芳清华大学核能与新能源技术研究院北京100084

基于遗传算法和非完全beta函数,介绍了一种自适应的图像对比度增强方法,并将其应用到辐射图像的增强处理中。Tubbs利用归一化的非完全beta函数(Incomplete beta Function),来实现几种典型的灰度变换曲线的自动拟合。在实现了该函数的基... 详细信息

基于遗传算法和非完全beta函数,介绍了一种自适应的图像对比度增强方法,并将其应用到辐射图像的增强处理中。Tubbs利用归一化的非完全beta函数(Incomplete beta Function),来实现几种典型的灰度变换曲线的自动拟合。在实现了该函数的基础上,通过基于遗传算法的自适应搜索确定beta函数的最佳参数,并对遗传算子做了一定改进,从而确定相应的最佳变换曲线。将该方法应用于集装箱检测图像的对比度增强,通过对实验结果的比较,说明了该方法的优越性。

关键词：图像增强非完全beta函数遗传算法

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集装箱图像对比度增强的自适应算法

核电子学与探测技术 2006年第6期26卷 912-914,941页

作者：郭肖静吴志芳清华大学核能与新能源技术研究院北京100084

基于对非完全beta函数的研究,介绍了三种不同的自适应图像对比度增强方法。传统的图像增强处理是针对图像灰度分布的不同情况,来定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数,表示成了一个归一化的非完全Bet... 详细信息

基于对非完全beta函数的研究,介绍了三种不同的自适应图像对比度增强方法。传统的图像增强处理是针对图像灰度分布的不同情况,来定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数,表示成了一个归一化的非完全beta函数,通过自适应搜索算法可以确定beta函数的最佳参数,从而确定了相应的最佳变换曲线,将该函数应用于集装箱检测图像的对比度增强,通过对实验结果的比较,说明了该变换函数的优越性。

关键词：图像增强非完全beta函数模拟退火算法遗传算法免疫算法

基于不同图像质量评价标准的自适应辐射图像增强

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原子能科学技术 2012年第B9期46卷 724-728页

作者：郭肖静吴志芳清华大学核能与新能源技术研究院北京100084

实现了基于非完全beta函数的遗传算法以及基于此遗传算法的自适应灰度变换,在此基础上,使用3种图像质量评价标准实现了辐射图像的自适应灰度变换,比较了3种方法的处理时长、稳定性、遗传代数的影响等,将其应用到集装箱DR/CT检测系统图... 详细信息

实现了基于非完全beta函数的遗传算法以及基于此遗传算法的自适应灰度变换,在此基础上,使用3种图像质量评价标准实现了辐射图像的自适应灰度变换,比较了3种方法的处理时长、稳定性、遗传代数的影响等,将其应用到集装箱DR/CT检测系统图像处理模块中,实现了有效的自适应图像增强。

关键词：遗传算法图像增强非完全beta函数图像质量评价标准

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基于混合蛙跳优化的条纹管图像自适应增强

光电工程 2011年第5期38卷 108-113页

作者：岳梅郭宝平张平郭轩深圳大学光电工程学院光电子器件与系统教育部重点实验室广东省光电子器件与系统重点实验室广东深圳518060 江苏北方湖光光电有限公司江苏无锡214037

针对条纹管相机获取的条纹图像,提出一种将混合蛙跳算法和非完全beta函数结合的自适应增强方法。利用混合蛙跳算法中局部信息交换和全局信息交换的寻优机制,增加寻优稳定性和加快收敛度。通过混合蛙跳优化算法自动搜索最佳灰度变换参数... 详细信息

针对条纹管相机获取的条纹图像,提出一种将混合蛙跳算法和非完全beta函数结合的自适应增强方法。利用混合蛙跳算法中局部信息交换和全局信息交换的寻优机制,增加寻优稳定性和加快收敛度。通过混合蛙跳优化算法自动搜索最佳灰度变换参数,从而得到一条最佳灰度变换曲线,实现对条纹图像增强处理。实验证明该算法能降低条纹图像中背景对目标的影响,且较好保留了图像中细节部分信息,在视觉上优于传统的增强方法。

关键词：激光成像雷达条纹相机蛙跳优化算法图像增强非完全beta函数

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基于碟形宇宙算法的电路板红外图像增强研究

激光与光电子学进展 2017年第7期54卷 157-163页

作者：孙云娟陈洪涛河南师范大学新联学院河南新乡453200 黄淮学院机械与能源工程学院河南驻马店463000

采用碟形宇宙算法提升电路板红外图像的增强效果。建立碟形宇宙拓扑结构以及宇宙间信息流过程,利用多宇宙之间的信息流移民策略,使各个宇宙链路之间进行双向移民。通过自适应非完全beta函数实现对电路板红外图像不同灰度段的增强,利用... 详细信息

采用碟形宇宙算法提升电路板红外图像的增强效果。建立碟形宇宙拓扑结构以及宇宙间信息流过程,利用多宇宙之间的信息流移民策略,使各个宇宙链路之间进行双向移民。通过自适应非完全beta函数实现对电路板红外图像不同灰度段的增强,利用电路板红外图像增强质量评价函数作为碟形宇宙算法的适应度函数,并给出了算法流程。仿真结果显示碟形宇宙算法对电路板红外图像增强结果较好,增强后的图像清晰,其检测性能分析表明图像信息二维熵、对比度测量指标较优。

关键词：成像系统碟形宇宙算法红外成像非完全beta函数图像增强

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多种群遗传算法在图像处理中的应用研究

软件 2023年第8期44卷 143-146页

作者：刘拓武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

传统图像增强方式存在一系列缺陷,基于此有针对性地提出以多种群遗传算法为基础的新图像增强算法。首先,将非完全beta函数图像增强过程参数编码成为遗传算法中的个体,然后根据适应度函数,模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,这是一... 详细信息

传统图像增强方式存在一系列缺陷,基于此有针对性地提出以多种群遗传算法为基础的新图像增强算法。首先,将非完全beta函数图像增强过程参数编码成为遗传算法中的个体,然后根据适应度函数,模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,这是一种标准的遗传算法,因为优化过程中不依赖于梯度,使其具有很强的鲁棒性和全局搜索能力,但存在一个不可忽视的问题,即过早收敛,主要表现为种群中的所有个体都趋于同一状态并结束进化,导致最终算法无法获得相对满意的结果。为了克服上述问题,多种群遗传算法引入移民算子和精华种群,实验表明它具有很好的稳定性和较快的收敛性。

关键词：图像增强多种群遗传算法非完全beta函数标准遗传算法

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基于改进麻雀算法的图像自适应增强方法

单片机与嵌入式系统应用 2022年第7期22卷 30-33页

作者：吴学梅牟莉西安工程大学计算机科学学院西安710600

针对非完全beta函数在图像增强过程中需手动调整参数、算法效率较低的问题,本文提出了一种基于改进麻雀搜索算法(LKSSA)的图像自适应增强方法(LKSSA beta)。首先,采用Logtistic混沌映射优化麻雀搜索算法(SSA)初始种群;其次,使用鸟群算... 详细信息

针对非完全beta函数在图像增强过程中需手动调整参数、算法效率较低的问题,本文提出了一种基于改进麻雀搜索算法(LKSSA)的图像自适应增强方法(LKSSA beta)。首先,采用Logtistic混沌映射优化麻雀搜索算法(SSA)初始种群;其次,使用鸟群算法飞行行为思想及柯西高斯扰动提高SSA寻优能力;然后,利用LKSSA优化beta函数的参数,构建灰度变换曲线,达到图像增强效果;最后,将本文算法与基于PSO图像增强法、基于人工蜂群图像增强法及基于传统beta函数图像增强法实验结果进行对比。对比结果表明,LKSSA将具有更优的灰度图像全局搜索能力,本文算法可以保留图像更多细节信息,使图像整体对比度明显提高。

关键词：自适应增强麻雀算法非完全beta函数 Logistic映射柯西高斯扰动

基于模拟退火算法的红外图像自适应对比度增强

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中国图象图形学报（A辑） 2004年第4期9卷 391-395页

作者：张长江付梦印金梅北京理工大学信息科学技术学院2系北京100081 大庆石油学院电气信息工程学院黑龙江大庆163318

基于模拟退火算法和非完全 beta函数 ,提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方图给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型 ,然后利用这个判据来确定灰度变换参数... 详细信息

基于模拟退火算法和非完全 beta函数 ,提出了一种自适应红外图像对比度增强方法。首先基于输入红外图像的灰度直方图给出一种有效的判据。对输入红外图像先利用所提出的判据判断图像的对比度类型 ,然后利用这个判据来确定灰度变换参数的搜索空间 ,进一步指导模拟退火算法的搜索方向和初值的选取。利用模拟退火算法在上述确定的灰度变换参数空间中搜索最佳的灰度变换参数 ,从而获得一条最佳的灰度变换曲线 ,实现对图像进行全局增强处理。实验结果表明 ,该算法在有效地提高红外图像整体对比度的同时 ,很好地保留了图像中的细节部分信息。算法在视觉质量上优于传统的直方图均衡法。

关键词：模拟退火算法非完全beta函数对比度增强红外图像直方图均衡法